Ein neuartiger Mutual-Inclusion-Mechanismus für präzise Grenzsegmentierung in medizinischen Bildern
Ein neuartiger Mutual-Inclusion-Mechanismus für Positions- und Kanalinformationen verbessert die Präzision der Grenzsegmentierung in medizinischen Bildern.
Ein Prompt für die Segmentierung aller medizinischen Bilder
Ein neues Paradigma für die universelle medizinische Bildsegementation, bei dem mit nur einem einzigen Prompt-Bild eine neue Aufgabe erfasst werden kann.
Zuverlässige medizinische Bildverarbeitung durch evidenzbasierte kalibrierte Unsicherheitsschätzung
Das DEviS-Modell bietet eine effiziente und zuverlässige Methode zur Schätzung der Unsicherheit in der medizinischen Bildverarbeitung, die in verschiedene Netzwerkarchitekturen integriert werden kann. Es verbessert die Kalibrierung und Robustheit der Segmentierungsgenauigkeit und liefert gleichzeitig eine hocheffiziente Unsicherheitsschätzung für zuverlässige Vorhersagen.
Präzise Segmentierung der Bauchspeicheldrüse durch eine diffusionswahrscheinlichkeitsbasierte mehrkanalige Level-Set-Methode zur Reduzierung der Kantenunschärfe
Eine mehrkanalige Level-Set-Methode, die auf einem diffusionswahrscheinlichkeitsbasierten Modell aufbaut, kann die Segmentierungsgenauigkeit der Bauchspeicheldrüse erhöhen und die Kantenunschärfe reduzieren.
Effizientes Entfernen von Rauch aus laparoskopischen Bildern durch aufmerksamkeitsbasiertes Netzwerk mit Helligkeitseinbettung und hybrider geführter Einbettung
Ein neuartiges zweistufiges Netzwerk zur Schätzung der Rauchverteilung und Rekonstruktion einer klaren, rauchfreien chirurgischen Szene, das die Helligkeitskanäle nutzt und durch eine hybride Einbettung geführt wird, um eine überlegene Leistung bei der Rauchentfernung zu erzielen.
Effizientes CNN-Transformer-Netzwerk für die medizinische Bildverarbeitung: LUCF-Net
Ein effizientes CNN-Transformer-Netzwerk (LUCF-Net) wurde entwickelt, um die Leistung bestehender U-förmiger neuronaler Netzwerke für die medizinische Bildverarbeitung zu verbessern.
Verbesserung der Generalisierbarkeit von GAN-basierter Fettunterdrückung über mehrere Zentren hinweg durch Föderiertes Lernen
Föderiertes Lernen kann die Generalisierbarkeit von GANs zur Synthese fettunterdrückter MRT-Aufnahmen von Kniegelenken über mehrere Zentren hinweg verbessern, während gleichzeitig der Datenschutz der Patienten gewahrt bleibt.
Überprüfung der Eignung von Wahrnehmungsmetriken für die medizinische Bildübersetzung
Herkömmliche Wahrnehmungsmetriken wie FID korrelieren nicht zuverlässig mit segmentierungsbasierten Metriken für die medizinische Bildübersetzung. Stattdessen könnte die weniger gebräuchliche Pixel-basierte Metrik SWD für subtile intramodale Übersetzungen nützlich sein.
Automatische Segmentierung von Paragangliomen mittels Deep Learning zur Überwachung des Tumorwachstums
Ein auf Deep Learning basiertes automatisches Segmentierungsmodell ermöglicht eine präzise und konsistente Messung des Tumorvolumens von Paragangliomen, was für die Überwachung des Wachstums und die Modellierung des Tumorwachstums von entscheidender Bedeutung ist.
Automatisierte Bereinigung des QUILT-1M-Pathologiedatensatzes für die textbedingte Bildsynthese
Durch eine automatisierte Filterung des QUILT-1M-Datensatzes kann die Bildqualität für die textbedingte Bildsynthese deutlich verbessert werden.
© 2024 by Linnk AI