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利用 CNN 和测地线拟合树模型以跟踪血管并应用于超声定位显微镜数据
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
使用卷积神经网络定位分类血管点，通过最小距离树状图边表示血管，研究血管网络中重要地标检测。构建超声定位显微镜数据跟踪模型，提出良好成本函数。测试合成数据和眼底图像，发现ULM数据注释不足是障碍，但建立方向得分有助于血管追踪。
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关键要点
- 使用卷积神经网络定位和分类血管点。
- 通过最小距离树状图边表示血管，检测血管及其几何特征。
- 研究聚焦于在血管网络中检测重要地标。
- 构建适用于超声定位显微镜（ULM）数据跟踪的模型。
- 提出良好的成本函数用于血管追踪。
- 测试合成数据和眼底图像，发现ULM数据注释不足是障碍。
- 基于ULM数据建立的方向得分对血管追踪具有良好的效果。
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