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吴量; 付殿臣; 程超;
长春工业大学 计算机科学与工程学院 吉林 长春 130012;
深度学习; 脑肿瘤图像分割; Unet网络; 注意力机制; 残差块;
机译:基于多层边界感知自我注意力深度学习模型的医学图像分割算法
机译:CT-UNET:用于在遥感图像中构建分割的上下文 - 转移 - UNET
机译:MI-UNET:多输入UNET掺入来自T1加权磁共振图像的中风病变分割的脑局
机译:使用unet对脑肿瘤的MRI图像进行自动分割
机译:基于边缘加权质心Voronoi细分的图像分割算法
机译:具有全局和基于补丁的X射线图像的多级SEG-UNET模型用于膝关节骨肿瘤检测
机译:用于自动脑肿瘤分割的2D UNET的注意力引导版本
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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:基于图像分类的脑肿瘤自动诊断方法及脑肿瘤自动诊断系统
机译:基于边界提取的区域合并图像分割算法
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