朝向稳健的犬科心脏诊断：在兽医学中基于深度原型对齐网络的少样本分割
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究使用深度原型对齐网络（DPANet）来准确分割犬胸部放射照片上的心脏和左房扩大，实验结果表明所提出的 DPANet 在各种情境下均获得最高性能，不仅在性能上有所提升，还在训练速度上有所改善，该模型为通过少样本分割，在兽医应用中开拓了新的机遇，为兽医医学的发展树立了新的基准，并展示了其在兽医 AI 研究中的巨大潜力。
该研究使用DPANet准确分割犬胸部放射照片上的心脏和左房扩大。实验结果表明DPANet在各种情境下获得最高性能，不仅在性能上有所提升，还在训练速度上有所改善。该模型为兽医应用开拓了新的机遇，为兽医医学的发展树立了新的基准，并展示了其在兽医AI研究中的巨大潜力。
