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cardiac structures
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标签丢失:使用多个数据集进行改进的深度学习心脏超声分割处理,解决域转移和部分标注问题
通过使用多个多样的部分标记数据集,本研究提出了一种新的标签丢失方案以改善心脏超声分割效果,使得模型能够适应各种图像和数据源的多样性。
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4 months ago
LinFlo-Net: 心脏模拟准备网格生成的两阶段深度学习方法
我们提出了一种深度学习模型,可以根据患者的影像数据自动生成人类心脏的计算机模型,特别强调其生成薄壁心脏结构的能力。
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8 months ago
使用开放大规模数据集的深度学习在二维超声心动图中的分割
本论文介绍了一个新的用于心脏超声检测的数据集 CAMUS,并评估了使用深度卷积神经网络方法自动分割心脏结构以及估计临床指标的效果,结果表明此方法优于传统非深度学习方法,但仍需改进,可用于 2D 心脏超声图像准确且自动化的分析。
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5 years ago
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