摘要： 在计算机视觉中，语义分割、实例分割和全景分割都是图像分割的重要方法，它们帮助模型理解图像中每个像素的语义信息。下面是对这三种分割技术的解释和示例： 语义分割 (Semantic Segmentation) 语义分割是指将图像中的每个像素分类到预定义的类别中。在语义分割中，不区分同一类别的不同实体，即 阅读全文

摘要： https://ieeexplore.ieee.org/document/10056308 融合临床知识的MRI多序列融合机制 https://github.com/Milkomeda98/CKD-TransBTS 阅读全文

摘要： 图 2 说明了所提出的 NestedFormer 的概览，它由三个组件组成：1）多个编码器，用于获得不同模态的多尺度表示，2）NMaFA 融合模块，用于探索多模态高级嵌入内和之间的相关特征，以及 3）门控策略，用于选择性地将模态敏感的低分辨率特征传输到解码器。 阅读全文

摘要： 两种不同模态的 MR 图像（即 T2 和 ADC）被发送到双流编码器子网络中。在训练期间，注意力图生成块 (AMGB) 生成的注意力图用于实现 CSAD，而输入图像和相应的掩码用于优化编码器-解码器网络以完成分割任务。在编码器子网络的每个中间层，添加一组注意力图生成块 (AMGB) 来实现跨模态自注 阅读全文

摘要： 在神经网络的知识蒸馏中，教师模型（Teacher model）和学生模型（Student model）是核心组件，它们共同实现了知识的转移和模型的优化。这里是这两个概念的详细解释： 教师模型（Teacher Model） 教师模型通常是一个预先训练好的、性能较高的深度神经网络。这个模型在特定任务上已 阅读全文

摘要： 早期融合直接将图像作为原始输入融合从而忽略不同模态图像之间的差异相比，后期融合策略通过高级特征融合获得优势，但却付出了严重的网络复杂度和计算成本增加的代价。 阅读全文

摘要： 空间频率：二维平面上明暗相间的条纹 阅读全文

摘要： UCNet:一种混合了Unet强弱信号监督的疾病分类架构 UCNet这样的深度学习模型中，区分“强”和“弱”监督信号的依据： 对于强监督信号使用较为严格的损失函数；对于弱监督信号可能使用更宽容的损失函数 阅读全文