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病理学和内窥镜图像的基础模型：胃炎应用
人工智能在医学诊断中的应用是管理上消化道癌症（全球癌症死亡主因之一）的重要进展。该研究综述了基于多样性数据训练的 Foundation 模型在内窥镜和病理图像分析方面提高准确性的最新进展、应用和挑战。
PDF8 days ago
RIDE: 内窥镜的自监督学习旋转等变关键点检测和不变描述
基于学习的方法 RIDE 在内窥镜图像中实现了旋转均变的检测和不变描述，无需手动标记训练数据，在匹配和相对位姿估计任务中表现突出，并在手术组织跟踪方面具有竞争力的得分。
PDF10 months ago
内窥镜场景中连续语义分割的典型样本重新思考：基于熵的小批量伪重放
提出了一种 Endoscopy Continual Semantic Segmentation (EndoCSS) 框架，通过迭代生成模型的伪回放图像和自适应噪声交叉熵损失，解决内镜图像分割中因类别增量引起的灾难性遗忘问题。通过在公共数据集
PDF10 months ago
内镜视频分析的自监督学习
自监督学习 (SSl) 在计算机视觉中取得了重要突破，在生物医学中具有重要作用，特别是在需要高度专业知识的数据注释领域。本研究使用先进的 SSL 框架，即 Masked Siamese Networks (MSNs)，对内窥镜视频分析进行研
PDF10 months ago
通过引导学习：内窥镜图像分类的知识蒸馏
内窥镜在识别胃肠道的潜在异常方面起着重要作用。最近，深度学习，特别是卷积神经网络（CNNs），在胃肠道内窥镜图像分析方面报道了显著的优势。然而，现有的模型大多关注性能的提高，缺乏开发在资源有限环境中运行的轻量级模型的重点。我们通过三种基于知
PDFa year ago
SAGE: 内窥镜中外观和几何先验信息的 SLAM
通过结合基于学习的外观和可优化几何先验以及因子图优化的方法，开发了一种同时定位和建图 (SLAM) 系统，并在内窥镜图像重建领域取得了鲁棒表现。
PDF2 years ago