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王原; 马瑜; 江妍; 梁远哲; 马鼎; 李霞;
宁夏大学物理与电子电气工程学院 宁夏银川750021;
视网膜血管提取; U型网络; 稠密卷积网络; 双向卷积长短时记忆网络; 不对称卷积网络;
机译:用Dexa和X射线图像中的改进U-NET架构使用改进U-NET架构的骨质疏松症的诊断
机译:E-Res U-Net:一种改进的U-Net模型,用于分割肌肉图像
机译:用残留的U-Net链接U-Net,用于视网膜血管分割
机译:基于改进的深度U-Net的视网膜血管分割方法
机译:使用U-Nets的上下文敏感图像去噪和增强
机译:基于图像增强的快速和自动化的超侵入性焦点分割并在SD-OCT体积中改进3D U-Net糖尿病视网膜病变
机译:改进的U-Net(MU-NET),其掺入对象依赖性高水平特征,用于改进肝脏和肝脏肿瘤的CT图像中的细分
机译:用于检测红外图像中目标的分割算法(算法分割检测可用于图像的IR)
机译:使用两阶段U-Net具有错位数据记录介质和用于执行该方法的设备的U-Net RGB映射方法
机译:基于均值漂移的图像分割算法提高微光图像对比度的方法
机译:通过医学图像给定方法特别是计算机断层摄影术确定心外膜脂肪量的方法包括借助分割算法评估图像数据集并识别心外膜脂肪和心脏组织
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