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 1076
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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知识混子_的博客
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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
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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12-05
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【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
12-05
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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-05
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
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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