自适应深度监督下密集解码网络的医学图像分割
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种基于深度神经网络的医学图像分割方法，通过引入 ' 拐杖 ' 网络连接以获得精细的密集预测，并采用自适应深度监督训练策略以提取鲁棒特征。通过在网络解码器的每个上采样阶段引入 ' 拐杖 ' 连接，增强了目标定位和分割性能，并通过匹配网络的有效感受野来指导辅助监督位置的选择，从而实现了对特定输入特征的注意。在 4 个不同模态的多样数据集上验证了该方法的有效性。
Suraj Mishra提出了一种基于深度神经网络的医学图像分割方法，通过引入'拐杖'网络连接以获得精细的密集预测，并采用自适应深度监督训练策略以提取鲁棒特征。该方法在多个数据集上验证了有效性。
