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深度学习在计算机断层摄影和磁共振成像分割中的自动化应用：初学者指南
本教程论文旨在从基础概念、深度学习算法、工具和框架，方法开发和图像分析等方面，为医学影像处理与分析领域的新手提供基础概述，并使用公共数据提供样例任务，并针对方法开发和图像分析提供了最佳实践建议，旨在助力研究者克服初学阶段的挑战。
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a year ago
基于 CNN 的 CT 扫描图像肺癌诊断
本文提出基于卷积神经网络的深度学习模型框架，利用 CT 扫描图像进行肺癌的早期检测，该模型表现优于传统方法，准确率达到 92%，AUC 为 98.21%，召回率为 91.72%，损失为 0.328。
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a year ago
PGL: 基于先验指导的局部自监督学习用于 3D 医学图像分割
本文提出了一种基于 PriorGuided Local (PGL) 自监督模型的图像分割方法，该方法利用空间转换来捕捉局部一致性，构建局部一致性损失以最小化拉平后的特征图之间的差异，并在四个公共计算机化断层扫描（CT）数据集的验证中表现出卓
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4 years ago
基于深度卷积模型的颅内出血分割
本研究试图利用深度完全卷积神经网络自动地将颅内出血区域从 CT 扫描结果中区分出来，以取代目前需要有经验的放射科医师进行检查的方式。该方法在 5 重交叉验证中取得了 0.31 的 Dice 系数，可用于未来分析和比较。
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5 years ago
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