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vascular diseases
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基于拓扑损失的级联多任务 U-Net 用于血管分割和中心线提取
本研究提出了一种基于深度学习的方法,用于血管分割和中心线提取,通过嵌入拓扑约束提高了预测结果的准确性。
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a year ago
血管分割的最优连接模型和 MEA-Net
通过在神经网络分割结果中直接提取边界体素,在最小曲面的基础上建立最优连接模型,并改进了血管的分割,为三维多分类血管分割任务带来了最先进的性能表现,同时,相比其他方法,处理血管分散和结构完整性并有效地改善了血管结构的 Betti 误差和 LR
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a year ago
DopUS-Net: 基于多普勒信号的质量感知机器人超声成像
本文提出了一种利用 Doppler 效应的血管再识别模块的 DopUS-Net,用于血管病变的自动分割和血管筛选程序的实时监测,实验结果表明,这种方法可以显著提高分割结果的准确性和鲁棒性。
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a year ago
NIPS
基于深度注意力网络的电子医疗记录高风险预测
本研究提出了基于深度注意模型的高风险心血管疾病预测模型,对单纯的高血压患者病史序列进行预测,通过比较双向门控循环单元模型和一维卷积多层模型,实验结果表明该模型的分类精度优于传统模型,并且具有更好的性能表现。
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7 years ago
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