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基于细粒度无监督跨模态域自适应的前庭神经瘤分割
引入细粒度无监督框架以实现跨模态的前庭神经硬膜瘤和耳蜗分割,通过使用向量控制生成器并应用多样增强技术来提高分割模型的性能和鲁棒性。在 CrossMoDA 验证阶段排行榜上,我们的方法分别在前庭神经硬膜瘤和耳蜗上得到了 0.765 和 0.8
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7 months ago
一种用于分割前庭神经瘤和耳蜗的三维多样式跨模态分割框架
本文提出了一种针对 crossMoDA2023 挑战的三维多样式跨模态分割框架,通过多种图像转换和自我训练分割阶段,实现对未标记 hrT2 扫描中的前庭神经瘤(分为颅内和颅外组分)以及耳蜗区域的分割,并借助标记的 ceT1 扫描实现。
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8 months ago
MS-MT: 用于跨模态前庭神经瘤和耳蜗分割的多尺度平均教师和对比非配对翻译
提出了一种基于多尺度自组装的无监督领域自适应 (UDA) 框架,用于高分辨率 T2 影像上的自动分割 Vestibular Schwannoma (VS) 和 Cochlea。该方法结合了对比无对应图像翻译,多尺度深度监督和一致性规范化,自
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a year ago
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