BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-05T00:00:00Z 面向自动电池检测的新挑战、基准数据集和基线 💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该研究提出了一种名为PBNet的方法，用于乳腺肿瘤的超声图像分割。PBNet由多级全局感知模块（MGPM）和边界引导模块（BGM）组成，通过融合多级语义信息和利用边界引导特征融合，提高了对非增强肿瘤的识别能力。实验证明PBNet在肿瘤分割方面优于现有方法，提高了Dice分数、Jaccard系数、特异性和HD95分数。 🏷️ 标签 PBNet 乳腺肿瘤 多级全局感知模块 数据集 电池 超声图像分割 边界引导模块 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
