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面向自动电池检测的新挑战、基准数据集和基线

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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。

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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
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