新生儿的 VINNA -- 通过潜在增强实现方向无关性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入分辨率独立和四自由度变换模块（VINNA），研究论文展示了 VINNA 在新生儿磁共振成像分割方面的优越性，特别是在应对头部变化和多种分辨率情况下。
该研究提出了一种高效的多视图学习框架，通过比较多个增强视图，学习不变的血管特征表示，提高泛化能力。该方法在CHASE-DB1数据集上验证，获得了较高的F1和IoU得分，超过了现有方法。该方法具有快速训练和高效实施的特点，适用于实际应用和部署。
