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本文提出了一个新颖的端到端注意力图神经网络模型,用于实时生成肝脏的三角形形状。该方法通过2D MRI横截面图像捕捉隐藏模式,并与治疗期间的图像相对应。平均误差为3.06+-0.7毫米,Chamfer距离为63.14+-27.28。

基于 GNN 的从单视角 2D 投影重建体积器官形状的 Deep-Motion-Net

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-09T00:00:00Z

本文提出了一个新颖的端到端注意力图神经网络模型,用于实时生成肝脏的三角形形状。该方法通过2D MRI横截面图像捕捉隐藏模式,并与治疗期间的图像相对应。平均误差为3.06+-0.7毫米,Chamfer距离为63.14+-27.28。

时空图神经网络建模灌注磁共振成像

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-06-10T00:00:00Z
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