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LNQ 挑战 2023：基于概率淋巴结图谱的纵隔淋巴结分割学习
通过使用解剖先验与挑战训练数据的部分注释结合的方法，将所有建议的修改用于模型集成，得到的 Dice 得分为 0.6033，并且相比只在 CT 上进行训练时，将地面真实淋巴结分割出来的比例从 27% 提高到了 57%。通过在损失加权和后处理中
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a month ago
基于文本提示的空间协变图像配准
textSCF 是一种新方法，通过整合空间协变滤波器和由视觉语言模型编码的解剖学区域的文本提示，从而在形变图像配准方面实现了良好的性能。它通过捕捉解剖区域之间的上下文相互作用，提供了令人印象深刻的区域间可转移性，并能在配准过程中保留结构性不
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7 months ago
肌肉体积量化：以解剖先验指导变形器
运用卷积和可视化变换器块的混合架构进行肌肉分割，利用解剖先验规则加强预测性能，并对 18 个下肢肌肉进行形态分析。
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8 months ago
ICCV
具有先前知識的神經網路用於部分監督的多器官分割
本文提出了先验知识神经网络 (PaNN) 方法来解决多器官 CT 分割中部分标记数据集的背景模糊问题，PaNN 应用了解剖先验知识指导训练。在 MICCAI2015 挑战中，PaNN 模型取得了 84.97% 的平均 Dice 分数，超过之
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5 years ago
CVPR
卷积网络中的解剖先验用于无监督生物医学分割
本文介绍了一种基于未配对分割影像的解剖学先验知识用于生物医学影像分割的生成概率模型，并通过卷积神经网络进行无监督训练来实现快速解剖学分割。在结构性脑磁共振成像分割的实验分析中，作者证明了运用解剖学先验能够有效提高卷积神经网络在体内结构分割中
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5 years ago
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