11、多视图全局 - 局部融合网络用于超声心动图视频分割

多视图全局 - 局部融合网络用于超声心动图视频分割

在医学图像分析领域,超声心动图视频的分割对于心脏疾病的诊断和治疗具有重要意义。本文将介绍一种名为 GL - Fusion 的新型融合框架,它能够有效提升超声心动图视频的分割性能。

1. 整体框架

GL - Fusion 网络主要由四个部分组成:基于视图的编码器、多视图全局 - 局部融合模块、密集周期损失模块和基于视图的解码器。

  • 输入数据 :将样本超声心动图视频表示为 $V = {X_i} {i = 1}^V$,其中 $X_i \in R^{C×H×W×T}$ 是第 $i$ 个视图的视频,$V$ 是视图的数量,$C$、$H$、$W$ 和 $T$ 分别表示输入图像的通道数、高度、宽度和长度。每个视频由 $T$ 帧组成,即 $X_i = {x {i}^t}_{t = 1}^T$。
  • 基于视图的编码器 :在实验中,使用 DeeplabV3 作为基于视图的编码器,将视频 $V$ 输入编码器,提取每个视图的特征图 ${F_i}_{i = 1}^V$,其中 $F_i \in R^{D×h×w×T}$,$D$、$h$ 和 $w$ 分别表示特征图的通道数、高度和宽度。
  • 多视图全局 - 局部融合模块 :该模块旨在从不同视图中提取全局和局部语义信息,以增强每个视图的特征表示,从而获得多视图融合特征 ${\hat{F} i} {i = 1}^V$。
  • 基于视图的解码器 :使用 D
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c C语言作为一门基础且强大的编程语言,在底层系统编程和算法实现方面表现卓越,其效率与灵活性备受推崇。其中,“用指针实现的C语言排序算法”这一主题,融合了C语言的核心概念——指针,以及数据结构和算法的基础知识。指针是C语言的一大特色,它能够直接操作内存地址,从而为高效的数据操作提供了有力支持。在排序算法中,指针通常被用作迭代工具,用于遍历数组或链表,进而改变元素的顺序。 常见的排序算法,如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序等,都可以借助指针来实现。具体而言: 冒泡排序:通过交换相邻元素来实现排序。在C语言中,可以定义一个指向数组的指针,通过指针的递增或递减操作来遍历数组,比较相邻元素并在必要时进行交换。 选择排序:每次从剩余部分中找到最小(或最大)元素,然后将其与第一个未排序的元素进行交换。指针可用于标记已排序和未排序部分的边界。 插入排序:将元素插入到已排序的部分,以保持有序性。可以使用指针跟踪已排序部分的末尾,并在找到合适位置后进行插入操作。 快速排序:采用分治策略,选择一个“基准”元素,将数组分为两部分,一部分的所有元素都小于基准,另一部分的所有元素都大于基准。这一过程通常通过递归来实现,而基准元素的选择和划分过程往往涉及指针操作。 归并排序:将数组分为两半,分别对它们进行排序,然后再进行合并。在C语言中,这通常需要借助动态内存分配和指针操作来处理临时数组。 在实现这些排序算法时,理解指针的用法极为关键。指针不仅可以作为函数参数传递,从而使排序算法能够作用于任何可寻址的数据结构(如数组或链表),而且熟练掌握指针的解引用、算术运算和比较操作,对于编写高效的排序代码至关重要。然而,需要注意的是,尽管指针提供了直接操作内存的便利,但不当使用可能会引发错误,例如内存泄漏、空指针
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