关键词breast tumour segmentation
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- 多器官自监督对比学习用于乳腺病变分割
利用自我监督学习和对比学习的方法,在医学成像等标注稀缺的领域中学习表征已被证明是一种有效的方式。本研究通过探索一种新的思路 —— 使用多器官数据集来为特定器官相关目标任务预训练模型,旨在推进我们对对比学习框架的理解。具体而言,我们的目标任务 - 增强肿瘤分割的术前和术后对比乳腺磁共振成像合成
利用生成对抗网络 (GAN) 将原始的 T1 加权饱和脂肪胸部 MRI 图像转化为相应的首次动态对比增强 MRI 序列,生成合成对比增强图像,并通过定量图像质量度量来评估生成的数据质量,将其应用于三维乳腺肿瘤分割,结果表明通过数据增强方式合