京东 11.11 红包
【43】基于证据调和神经网络的医学图像分布外检测
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【22】基于域和内容自适应卷积的多源域泛化医学影像分割模型
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【07】CiT-Net：卷积神经网络与视觉Transformer携手用于医学图像分割
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【34】越轻越好：从自适应剪枝角度看医学图像分割transformer方法
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【06】基于域特定卷积和高频成分重建的无监督域适应医学图像分割方法
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【05】面向医学图像未见域泛化分割的域感知双重注意力模型
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【15】一种基于伪损失评估和特征对抗训练的半监督医学图像分类方法
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【30】DiffDP：基于扩散模型的放疗剂量预测
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【41】增强现实术中导航系统
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【28】用于MRI跨模态重建与超分辨率的抗混叠共调制网络
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【03】TOD-Net：基于Transformer的精子显微视频微小目标检测神经网络
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【19】基于多模态深度网络的颅神经分割
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【09】分布中的宝藏：一种用于二维医学图像分割的基于域随机化的多源域泛化方法
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【26】基于定制化特性表征-跨空间融合卷积神经网络的运动想象脑电分类
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【04】基于ct的影像组学模型预测肝细胞癌微血管侵犯
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【42】基于空谱分解的医学高光谱图像分割
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当这个b*tch得知哈里斯失败后
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【32】一种用于多序列心脏磁共振图像心肌疤痕和水肿分割的自动加权监督的注意力网络
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【36】Label-Free Liver Tumor Segmentation
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第九届医学图像计算青年研讨会（MICS）
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【29】基于文本提示的弱监督组织病理学组织分割
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【08】医学图像分析中基于频域信息注入的后门攻击
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日本大变天
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【12】移动医学影像的现状与未来
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【20】一种标签高效式的病理图像细胞核分割方法
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【27】用于增强宫颈细胞病理学筛查的多类别宫颈细胞生成方法
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【35】多模态病理掩码自编码预训练用于乳腺癌诊断
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盘点全球排名第一的中国企业
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【10】UniSeg:一个提示驱动的通用分割模型和强表示学习者
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【05】基于Eff-Unet-scSE的多器官医学图像分割
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【32】DLGNet: A dual-branch lesion-aware network with the supervised Gaussian Mixt
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[#22-24] MICS在线学术讲座：梁栋、张鸿文、洪申达（扩散模型在脑与神经影像领域的应用）
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【11】在深度学习中结合物理先验——以CBCT去散射为例
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【24】Circulation Federated Learning Network for Multi-site Low-dose CT Image Deno
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【01】通过AI和病理学家合作发现新的癌症预后标志物
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[43] Low-dose CT image super-resolution network with dual-guidance feature
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[#20-06] MICS在线学术讲座：窦琪（深度学习在医学图像分割中的模型泛化性能研究）
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[#21-11] MICS在线学术讲座：郑强（医学图像分析：科研到临床，临床到产品）
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【25】DeSD: 基于深度自蒸馏的自监督学习在三维医学图像分割中的研究
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【07】基于本地修正的个性化联邦医学图像分割
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【40】一种基因引导的多模态预训练病理-基因组诊断方法