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 6184
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
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...
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 ...
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
CVPR2020开源论文（部分带阅读笔记）
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（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
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、
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例，并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向，体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标：①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法；②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用；③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证；④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议：建议按目录顺序系统学习，重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现，结合提供的网盘资源进行实践操作，并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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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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