BriefGPT - AI 论文速递
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全身 PET/CT 图像中自动肿瘤分割的定位到分割框架
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种两阶段的肝脏和肝瘤分割框架，使用粗略的肝脏分割网络和边缘增强网络进行更精确的分割。该网络明确地建模互补对象及其边缘信息，以保留器官和病变边界，并提出了一个深度交叉特征融合模块，以从两个对象及其边缘中细化多尺度特征。该框架在肝和肝肿瘤分割方面表现出优越性能。
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关键要点
- 提出了一种两阶段的2D肝脏和肝瘤分割框架。
- 第一阶段为粗略的肝脏分割网络，第二阶段为边缘增强网络（E$^2$Net）。
- E$^2$Net明确建模互补对象（肝脏和肿瘤）及其边缘信息。
- 框架旨在保留器官和病变边界。
- 引入深度交叉特征融合模块以细化多尺度特征。
- 该框架在肝和肝肿瘤分割方面表现出优越性能。
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