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deep learning-based segmentation
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基于深度学习的非接触式指纹分割和提取方法
开发基于深度学习的非接触式指纹定位与分割工具,其平均绝对误差为 30 像素、角度预测误差为 5.92 度、标签准确率为 97.46%。
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7 months ago
整体 FDG PET/CT 图像自动病变分割的广义 Dice Focal Loss 训练的 3D 残差 UNet
使用三维残差 UNet 模型和广义 Dice Focal Loss 函数,在 AutoPET 挑战 2023 的训练数据集上训练了五个模型,并通过平均和加权平均集成方法将其组合。在初步测试阶段,平均集成模型的 Dice 相似系数(DSC)为
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9 months ago
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