Learning Calibrated Medical Image Segmentation via Multi-rater Agreement Modeling

最新推荐文章于 2022-11-23 10:52:10 发布
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笔记：Learning Calibrated Medical Image Segmentation via Multi-rater Agreement Modeling
m0_46272163的博客
07-20 2508
Learning Calibrated Medical Image Segmentation via Multi-rater Agreement Modeling（通过多评分者协议建模学习校正医学图像分割） 链接：https://www.jianshu.com/p/a82c0ad728f1 在医学图像分析中，通常需要收集多个注释，每个注释来自不同的临床专家或评分者，以期减轻可能的诊断错误。与此同时，从计算机视觉从业者的角度来看，采用ground-truth标签已经成为一种常见的做法，该...
MedSegDiff: Medical Image Segmentation withDiffusion Probabilistic Model 论文阅读
weixin_51657614的博客
02-23 749
最近的许多研究还发现，它在许多其他视觉任务中也很有用，比如图像去模糊、超分辨率和异常检测。受DPM成功的启发，我们提出了第一个基于DPM的一般医学图像分割模型，我们将其命名为MedSegDiff。为了增强DPM在医学图像分割中的分步区域注意力，我们提出了动态条件编码，该编码为每个采样步建立状态自适应条件。我们在三种不同图像模式的医学分割任务上验证了MedSegDiff，即眼底图像的视杯分割、MRI图像的脑肿瘤分割和超声图像的甲状腺结节分割。
论文翻译 | Learning Calibrated Medical Image Segmentation via Multi-rater Agreement Modeling
weixin_44314592的博客
03-16 1075
文章目录Abstract and ContributionsMotivationOverall FrameworkExpertise-aware Inferring ModuleMulti-rater Reconstruction ModuleMulti-rater Perception ModuleConclusion Abstract and Contributions 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 在医学图像处理问题中.
CVPR 2021 论文大盘点-医学影像篇
OpenCV中文网
09-18 6183
关注公众号，发现CV技术之美本文总结医学影像相关论文，包含医学图像分割、医学图像合成、X射线检测等。共计 22 篇。大家可以在：https://openaccess.thecvf.com/...
最新！CVPR 2021 医学图像分割论文大盘点（5篇论文）
阿木寺的博客
07-06 1万+
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：Amusi | 来源：CVer前言昨天分享了MICCAI 2021上Transformer+医学图像分割的工作...
Deep Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification-浅读
qq_37808565的博客
11-23 1145
自娱自乐看论文-few-shot learning高光谱图像分类
Regularized Graph Structure Learning with Semantic Knowledge for Multi-variates Time-Series Forecast
qq_41640419的博客
09-30 607
Regularized Graph Structure Learning with Semantic Knowledge for Multi-variates Time-Series Forecasting阅读
语义分割、域适应相关论文
stdleohao的博客
12-02 2049
2021语义分割、域适应、无监督
CVPR 2021最佳论文奖的候选名单，华人占据半壁江山，何恺明、陶大程、沈春华等人上榜义目录标题)
AI_Conf的博客
06-22 3149
CVPR 2021最佳论文奖的候选名单，华人占据半壁江山，何恺明、陶大程、沈春华等人上榜义目录标题) 作者: 清华AMiner团队 CVPR 2021最佳论文奖的候选名单，华人占据半壁江山，何恺明、陶大程、沈春华等人上榜，共32篇论文，可直接下载！ CVPR 今年共有7015篇有效投稿，有1663篇被收录，录用率为23.7%。 近期，官方公布了最佳论文奖的候选名单，候选论文有32篇。在候选名单中，有华人参与的论文有18篇，作者来自国内外多所高校和研究机构。 国内高校包括北京大学、哈尔滨工业大学、武汉大学、
pytorch实现multi learning rate(多重学习率)
weixin_40833196的博客
02-26 1299
本文章是xintao的SRGAN框架的代码学习，代码可在github上找到。 # 构建学习率变化器 scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma) # 执行 scheduler.step() # example self.optimizer = torch.optimizer.Adam(self.mynet...
CVPR2020开源论文（部分带阅读笔记）
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知识混子_的博客
05-29 3万+
CVPR2020论文开源项目合集CNNExploring Self-attention for Image RecognitionImproving Convolutional Networks with Self-Calibrated ConvolutionsRethinking Depthwise Separable Convolutions: How Intra-Kernel Correlations Lead to Improved MobileNets图像分类Compositional Convo
（二十八：2021.01.10）MICCAI 2019 追踪之论文纲要（中）
Jojo论文基地
01-09 3497
讲在前面 暂时先更新PART I, 持续更新。 论文目录 PART I Optical Imaging（光学影像） 概要 1.Enhancing OCT Signal by Fusion of GANs: Improving Statistical Power of Glaucoma Clinical Trials通过GAN融合增强OCT信号：提高青光眼临床试验的统计能力 2.A Deep Reinforcement Learning Framework for Frame-by-Fr
Multi-label learning 第一周
Kodoo的专栏
11-09 4253
Multi-Label Learning 第一周Multi-Label Learning 第一周 Multi-Label Learning的含义 传统机器学习 多标签学习 Multi-Label Learning 算法 分解为多个单标签问题 标签排序 发现类间内在联系 Multi-Label Learning 算法的评估指标Multi-Label Learning的含义  从今天开始Multi-La
AAAI-19录用论文
VIEO
09-04 1万+
元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019 https://blog.youkuaiyun.com/u014636245/article/details/86661830 9: CircConv: A ...
基于最优剪枝深度优先搜索算法实现二维空间障碍物规避与最短路径规划的可视化系统_三维空间路径规划竞赛项目二维化实现障碍物智能规避路径折弯夹角约束满足起点至终点最短路径计算算法.zip
12-05
基于最优剪枝深度优先搜索算法实现二维空间障碍物规避与最短路径规划的可视化系统_三维空间路径规划竞赛项目二维化实现障碍物智能规避路径折弯夹角约束满足起点至终点最短路径计算算法.zip
软件工具Notepad系列文本编辑器安装配置指南：Windows系统记事本与Notepad++下载使用全流程解析
12-05
内容概要：本文详细介绍了Windows自带记事本（Notepad）和功能增强型文本编辑器Notepad++的下载、安装、配置及使用方法。重点讲解了Notepad++的官方下载渠道、安装步骤（包括安装版与便携版）、首次使用时的语言与编码设置、插件安装、主题优化以及特色功能如多标签编辑、语法高亮、搜索替换和宏录制等。同时提供了常见问题解决方案，并对比了Notepad++与其他主流编辑器（如VS Code、Sublime Text等）的功能差异，给出了不同使用场景下的选择建议。; 适合人群：需要进行简单文本编辑或代码编写的初学者、程序员及IT技术人员，尤其适合希望提升编辑效率的办公人员和开发者；; 使用场景及目标：①快速安装并配置Notepad++用于编程和文本处理；②解决中文乱码、右键菜单缺失、插件安装失败等问题；③根据实际需求选择合适的文本编辑工具；④实现便携式编辑环境搭建； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，优先从官网下载软件以确保安全，安装过程中注意选项勾选，首次使用时应完成基本配置以优化体验，同时可结合插件扩展功能，提升工作效率。
AI 代码审查Review工具（附部署方式指南和源代码）
12-05
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统（如 GitHub 和 GitLab）的 Webhook，利用大型语言模型（LLM）对代码变更进行分析，并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外，它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更，调用 AI 分析代码，并将审查意见自动评论到 PR/MR，同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook，监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析，旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式（例如，定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议）逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果，系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析，并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见（详细模式下为多条，通用模式下为每个文件一条）发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后，自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题，也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务，快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）
最新发布
12-05
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法，重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述，并对其进行线性化处理，以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现，展示了建模与仿真过程，有助于研究人员理解和复现相关技术，推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群：具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握直流微电网的动态建模方法；②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧；③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计（如电压稳定控制、功率分配等）；④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程，重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程，同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中，提升系统分析与设计能力。
医学图像分割论文
04-15
### 关于医学图像分割的深度学习论文 #### Few-shot Medical Image Segmentation with Cycle-resemblance Attention 该论文提出了基于循环相似注意力机制（Cycle-resemblance Attention）的新方法来解决少样本医疗图像分割问题。通过引入一种新颖的注意力模块，模型能够更好地捕捉不同区域之间的关系并提高泛化能力[^1]。 ```python import torch.nn as nn class CycleResemblanceAttention(nn.Module): def __init__(self, channels): super(CycleResemblanceAttention, self).__init__() # 定义注意力层的具体实现... def forward(self, x): # 前向传播逻辑... return attended_x ``` #### SemSim: Revisiting Weak-to-Strong Consistency from a Semantic Similarity Perspective for Semi-supervised Medical Image Segmentation 这篇研究重新审视了弱监督到强监督的一致性原则，并从语义相似性的角度改进了半监督医学图像分割的效果。它强调利用未标注数据中的潜在信息提升模型性能[^2]。 #### PHTrans: Parallelly Aggregating Global and Local Representations for Medical Image Segmentation PHTrans 提出了平行聚合全局与局部表示的方法用于医学图像分割任务。这种方法可以更有效地融合多尺度特征，从而改善最终预测的质量[^3]。 #### Learning Calibrated Medical Image Segmentation via Multi-Rater Agreement Modeling 本文探讨了如何通过建模多位评分者之间的一致性来进行校准后的医学图像分割训练过程。此技术有助于减少人工误差的影响以及增加结果可靠性[^4]。 #### UNet 架构及其变体在医学图像分割上的应用 UNet 是一种经典的编码器解码器架构，在医学领域有着广泛的应用场景。为了应对小规模数据集带来的挑战，研究人员通常会采用诸如数据增广等策略来扩充可用素材数量，进而优化整体表现水平[^5]。 ```python from torchvision import transforms data_transforms = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ColorJitter(brightness=0.2), # 更多的数据增强操作... ]) ``` 问题
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