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张权; 陆小浩; 朱士虎; 金玫秀; 王通;
江苏师范大学 物理与电子工程学院 徐州 221116;
深度学习; 卷积神经网络; 改进型U-Net; 宫颈细胞核分割; 图像信息处理;
机译:改进了Covid-19胸部CT图像分割的3D U-Net
机译:对3D脑肿瘤图像分割的改进的U-Net和连续最大流量算法集成
机译:Refineu-net:改进了U-Net,具有逐步的全球反馈和剩余注意力引导的医学图像分割的局部细化
机译:使用U-Net模型的宫颈图像分割
机译:U-Net用于脑皮质MR图像分割
机译:光盘分割使用基于注意的U-Net和改进的交叉熵卷积神经网络
机译:通过基于深度学习的简易U-Net进行超声图像分割
机译:基于改进神经网络aRT2的无监督纹理图像分割
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U-Net的音频频带转换方法和装置
机译:宫颈样品中胎儿细胞核的计算机控制检测方法
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