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CU-Net：一种用于 BraTS 2019 数据集上高效脑肿瘤分割的 U-Net 架构
使用 Columbia-University-Net (CU-Net) 架构和 BraTS 2019 数据集，本研究提出了一种精确分割脑肿瘤的新方法，该方法通过卷积层、最大池化和上采样操作构建对称 U 型结构的 CU-Net 模型，Dice
PDF17 days ago
TotalSegmentator MRI: MR 图像中 59 个解剖结构的序列无关分割
我们开发了一个开源且易于使用的分割模型，可以独立于 MR 序列，自动且鲁棒地对大多数主要解剖结构进行分割。
PDFa month ago
在生物医学分割中探索基于熵和代表性采样的混合模型中的 UMAP
本研究探讨了在医学分割的主动学习领域中，熵和代表性采样技术的混合模型，特别是研究了 UMAP（均匀流形逼近和投影）作为捕捉代表性的技术的作用。通过在医学分割十项挑战中使用心脏和前列腺数据集进行验证，我们发现新颖的熵 - UMAP 采样技术的
PDF7 months ago
2022 年糖尿病足溃疡大挑战总结
该论文介绍了 2022 年糖尿病足溃疡挑战赛，从先前的 DFU 挑战完成的工作出发，集中关注于糖尿病足溃疡分割任务，提供了 4000 个完整的足部溃疡图像，并附有相应的溃疡区域。在众多参赛者中，最佳表现网络是改进的 HarDNet-MSEG
PDFa year ago
关于内在不确定性背景下软 Dice 优化分割图的体积偏差的理论分析和实验证实
通过理论分析和实验验证，本文比较了在 CNN 训练中使用交叉熵和 soft Dice 两种损失函数对于具有固有不确定性任务的性能影响，发现 soft Dice 优化可能会引入体积偏差，从而限制了该方法在临床上的应用。
PDF2 years ago
医学图像分割的优化：在评估 Dice 分数或 Jaccard 指数时的理论和实践
本文探讨了利用度量敏感损失函数训练卷积神经网络在分割任务中优于基于交叉熵损失函数的效果，特别是在关注分割性能度量指标如 Dice 分数和 Jaccard 指数时，採用度量敏感损失函数效果更好的结论。
PDF4 years ago
使用整体卷积网络的不平衡多类分割的广义 Wasserstein Dice 分数
本文提出了基于 Wasserstein 距离的类别 Dice 成绩及多尺度的全面卷积神经网络，用于实现更语义化的多类别脑肿瘤分割。
PDF7 years ago