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MFA-Net:肝肿瘤分割的多尺度特征融合注意力网络
一个基于注意力机制的新型切割框架 MFA-Net(多尺度特征融合注意力网络)在医学 CT 图像中分割器官感兴趣区域,通过学习多个尺度的特征图并与现有方法进行比较,实验结果表明 MFA-Net 在不同尺度的图像上产生更加精确的分割。
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2 months ago
CDIDN: 具有高变形阻抗能力的注册模型,用于长期跟踪肺部病变动态
本文提出了一种高变形抵抗能力的登记模型,称为 CDIDN,可以处理在 CT 图像中局部大变形的问题,通过实验评估证明 CDIDN 在处理肺部器官和复杂的肺部细节方面比其他方法更准确和有效,并具有追踪肺部病变的能力。
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a year ago
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