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innsikt - 의료 이미지 분할
인터랙티브 볼륨 분할에서 사이클 일관성 학습 탐구
의료 볼륨 분할에서 사이클 일관성 학습의 효과적인 활용
의료 이미지 분할에서의 바로 가기 학습
의료 이미지 분할에서 바로 가기 학습의 중요성과 영향
종양 병변 의미 분할을 위한 마스크 강화된 Segment Anything 모델
의료 영상 분할을 위한 마스크 강화된 Segment Anything 모델의 효과적인 성능과 일반화 능력을 소개합니다.
이미지 분할을 위한 평균 보정 오류: 믿을만하고 차별화된 손실
이미지 분할에서 신뢰성을 향상시키기 위한 새로운 보조 손실 함수인 mL1-ACE를 제안하고, 이를 통해 평균 및 최대 보정 오류를 감소시키면서 세분화 품질을 유지할 수 있다.
LightM-UNet: Lightweight Model for Medical Image Segmentation
Mamba를 활용한 LightM-UNet은 모델 경량화를 통해 우수한 성능을 제공합니다.
각 테스트 이미지에는 특정 프롬프트가 필요합니다: 2D 의료 이미지 분할을 위한 지속적인 테스트 시간 적응
테스트 이미지에 대한 특정 프롬프트를 사용하여 모델을 적응시키는 중요성
Swin-UMamba: Mamba-based UNet with ImageNet-based Pretraining for Medical Image Segmentation
의료 이미지 분할에 대한 ImageNet 기반 사전 훈련을 활용한 Swin-UMamba 모델의 중요성
SAM3D: Segment Anything Model in Volumetric Medical Images
SAM3D는 3D 의료 이미지 분할을 위한 효율적이고 간단한 SAM 기반 모델을 소개합니다.
자가 및 혼합 감독을 통한 다중 클래스 의료 이미지 분할의 훈련 레이블 개선
자가 및 혼합 감독을 통해 다중 클래스 이미지 분할의 훈련 레이블을 효과적으로 개선하는 방법
정확한 자동 배출물 탐지를 위한 글로벌 및 패치별 대조 손실
하드 배출물 분할을 최적화하기 위한 감독 대조 학습의 중요성