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insight - 3D 의료 영상 분할
의료 영상 분할을 위한 엄격한 검증의 필요성: nnU-Net 재검토
의료 영상 분할 분야에서 최근 제안된 많은 방법들이 기존 nnU-Net 기반 접근법을 능가하지 못한다는 것을 발견했다. 이는 검증 관행의 부족으로 인한 것으로, 이 문제를 해결하기 위해서는 방법론적 진보를 위한 엄격한 검증 관행이 필요하다.
3D 의료 영상 분할을 위한 효율적인 트랜스포머: SegFormer3D
SegFormer3D는 3D 의료 영상 분할을 위한 경량 메모리 효율적인 모델로, 기존 대형 모델의 성능 특성을 유지하면서도 매개변수와 복잡도가 크게 감소되었다.
3D 의료 영상 분할을 위한 효율적이고 정확한 UNETR++ 모델
UNETR++는 공간 및 채널 주의 메커니즘을 효율적으로 결합하여 3D 의료 영상 분할 성능을 향상시키고 모델 복잡성을 크게 줄인다.
3D 의료 영상 분할을 위한 GASA-UNet: 글로벌 축 자기 주의 U-Net
GASA-UNet은 3D 의료 영상 분할을 위한 혁신적인 프레임워크로, 2D 컨볼루션 프로젝션을 사용하여 3D 축 정보가 풍부한 패치를 생성하고 MHSA와 채널 연결 기술을 통해 볼륨 특징에 공간 상관관계를 주입합니다.
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