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brain cancer
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智能医学图像分析中的多尺度图像融合系统探索
这篇研究论文介绍了一种基于 U-Net 的 MRI 算法,结合了残差网络和用于增强上下文信息的模块,还添加了空洞卷积池化金字塔用于处理。实验证明了该算法在诊断脑胶质瘤的 MRI 图像分割中取得了较高的准确率,并提升了脑肿瘤的三维重建精度,以
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a month ago
使用视觉 Transformer 集成的脑胶质母细胞瘤肿瘤分割
针对脑癌中最具侵略性和最致命的类型之一,我们提出了一种新的方法,BRAINNET,利用 MaskFormer 和神经网络生成强大的脑肿瘤分割掩膜,该方法在 MRI 图像中获得了前所未有的高准确率。
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8 months ago
利用生成对抗网络在 BraTS 数据集中从现有模态合成缺失的 MRI 序列
利用生成对抗网络合成缺失的磁共振成像序列,为医生提供更准确的脑肿瘤诊断和支持人工智能方法在脑肿瘤磁共振成像中的应用。
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9 months ago
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