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通过解剖先验与挑战训练数据的部分注释结合的方法,模型集成的Dice得分为0.6033,地面真实淋巴结分割比例从27%提高到57%。加入概率淋巴结图谱的损失加权和后处理显著提高了分割准确性。通过过采样完全注释的数据和额外的数据增强,解决了CT图像和淋巴结外观的高异质性。

SDF-Net:一种用于对比CT图像中纵隔淋巴结检测的混合检测网络

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-10T00:00:00Z

通过解剖先验与挑战训练数据的部分注释结合的方法,模型集成的Dice得分为0.6033,地面真实淋巴结分割比例从27%提高到57%。加入概率淋巴结图谱的损失加权和后处理显著提高了分割准确性。通过过采样完全注释的数据和额外的数据增强解决了CT图像和淋巴结外观的高异质性。

掩盖未知:评估处理微弱注释的不同策略 - MICCAI2023 胸腔淋巴结数量评估挑战

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-06-20T00:00:00Z
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