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brats challenge dataset
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医学图像分割中的不确定性类别:源相关多样性研究
本研究通过使用 BraTS 挑战数据集,研究了分别使用测试时蒙蔽和增强时蒙蔽方法测量深度学习模型输出中不确定性的差异性,结果表明两种不确定性类别在大小和空间模式上有很大的差异,并讨论了在各种应用中这些差异的影响。
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2 years ago
一种部分可逆的 U-Net 用于内存高效的体积图像分割
在 3D 卷积神经网络分割方面,一种部分可逆的 U-Net 架构通过减小内存消耗实现了深度增强并提高了分割准确性,在 BraTS 挑战数据集上展示出了很大的内存节省。
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5 years ago
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