blood vessel segmentation | BriefGPT

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一种评估和改进难以检测血管分割算法性能的新方法
血管分割中的局部血管显著性指数可以用于衡量具有低显著性的血管段的分割算法性能，并提出了一种数据增强方法以改善卷积神经网络的分割性能。
PDF15 days ago
C-DARL: 对比扩散对抗表示学习用于无标签血管分割
血管分割在医学成像中是诊断血管疾病和介入规划的重要步骤，但由于细微分支和复杂结构，手动标注血管掩膜具有挑战性和资源密集性。为了克服这个问题，本文提出了一种自学习的血管分割方法，即对比扩散对抗表示学习（C-DARL）模型。通过扩散模块和生成模
PDFa year ago
基于深度学习的视网膜血管分割方法：在早产性视网膜病变图像上的评估
本文在评估了三种高性能卷积神经网络在分割遗传性视网膜病变视网膜血管图像方面的性能后，得出结论，现有的公共数据集对帮助眼科医生诊断遗传性视网膜病变所需的高性能预测模型存在一定限制，需要更加详细的数据集或更深层的模型。
PDFa year ago
血管分割的最优连接模型和 MEA-Net
通过在神经网络分割结果中直接提取边界体素，在最小曲面的基础上建立最优连接模型，并改进了血管的分割，为三维多分类血管分割任务带来了最先进的性能表现，同时，相比其他方法，处理血管分散和结构完整性并有效地改善了血管结构的 Betti 误差和 LR
PDFa year ago
一种仿神经元活跃轮廓方法进行无监督的微细血管图像分割
使用深度學習的方法，在显微镜图像中实现无监督的血管分割。通过引入一种基于形态学活动轮廓的未标注数据的新损失函数，利用包含于网络体系结构中的新型池化层，提出的无监督方法能够胜过之前的有监督的学习方法，并且在类似但不同的数据集上也能表现出更好的
PDF5 years ago