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DoubleU-Net: 医学图像分割的深度卷积神经网络
提出了基于编码器解码器的方法 DoubleU-Net，该方法在一些医学图像数据集上的实验证明相比于现有方法可获得更准确的语义分割结果。
PDF4 years ago
MMUOLO - 生物医学图像中的自动目标检测与分割
提出 UOLO 框架，用于医学图像中感兴趣结构的同时检测和分割。UOLO 由对象分割模块组成，其中间抽象表示被处理并用作对象检测的输入。该系统同步优化以检测对象类和分割可选结构类。通过新的损失函数进行训练，考虑到每个训练图像是否可以获取参考
PDF6 years ago
使用样本选择和条件生成对抗网络的图像分类和分割高效主动学习
使用生成对抗网络和贝叶斯神经网络的主动学习框架，可以从少量的医学图像中训练出具有良好鲁棒性的深度学习系统，取得了同类方法中最先进的性能表现。
PDF6 years ago
DeepEM: 基于 EM 的深度三维卷积神经网络用于弱监督的肺结节检测
提出利用电子病历中的不完整信息进行肺部结节检测的弱监督学习方法 DeepEM，实验结果在两个数据集上取得 1.5％和 3.9％的平均自由响应接收者操作特性（FROC）分数提高，证明了这种方法对于提高深度学习算法的效用。
PDF6 years ago
一种用于整张图像恢复的快速补丁字典方法
该研究提出了一种利用分段子问题来处理图像字典学习的方法，该方法在全局成像任务（如压缩感知和医学影像恢复）的图像恢复方面表现良好。
PDF10 years ago