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(共3篇)
论文笔记:Multi-Task Generative Adversarial Network for Handling Imbalanced Clinical Data
大纲如下所示 该论文主要围绕如何在训练数据不平衡(健康组织较多,病变组织较少)情况下降低模型存在的偏差,减轻对健康组织的敏感度这一问题展开。 针对上述问题,现有的解决方案主要可分为两个类别:1)基于数据水平的方法:借助重采样数据空间得以实现,缺点在于在采样过程中重要样本可能会被除去或是增加不必要...
2018-12-10
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论文笔记:3D MRI brain tumor segmentation using autoencoder regularization
大致框架 主要内容 数据预处理与扩充 网络基本架构 1)基于卷积神经网络(CNN)的编码器 - 解码器架构 包括较大的编码器与较小的解码器,其中编码器用于提取输入图像的深度特征,解码器用于重建密集的分割掩码。 2)额外分支—— 变分自动编码器 在编码器的结束节点使用,用于重建原始输...
2018-11-16
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论文笔记:A deep learning model integrating FCNNs and CRFs for brain tumor segmentation
大致框架: 基本流程: 预处理:通过N4ITK以及基于图像模式的方法实现图像强度归一化。 利用全卷积神经网络(FCNNs)对图像以像素单位分配不同标签。 利用条件随机场所构建的递归神经网络(CRF-RNN)对FCNNs输出结果进行优化。 利用多数投票策略(Majority ...
2018-09-08
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