BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-19T00:00:00Z 基于深度学习的自动冠状动脉物体检测 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该研究提出了一种基于X射线血管造影图像的自动冠状动脉疾病诊断方法，通过预处理和特征选择提高血管分割准确性，利用YOLOv8生成血管图像并重构冠状血管树。在ARCADE挑战中，该方法获得第三名，验证集和保留集的F1得分分别为0.422和0.4289。 🏷️ 标签 ARCADE挑战 X射线血管造影图像 YOLOv8 深度学习 自动冠状动脉疾病诊断 血管分割 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
