發(fā)簡信
IP屬地：吉林
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pre-processing能否消除醫(yī)學(xué)圖像中scanner或site對機(jī)器學(xué)習(xí)的影響？1. Backgroud 機(jī)器學(xué)習(xí)中有一個假設(shè)：所有的樣本都是獨(dú)立同分布的。基于這個假設(shè)，如果一個模型在dataset1上表現(xiàn)的很好婚苹，那么在其他...
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Review：Domain Adaptation in Medical Image1. Background 在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域我們常見的圖像類型有MRI（磁共振圖像）、CT圖像、ultrasound（超聲圖像）冗澈，現(xiàn)有的基于CNN...
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從FEELVOS: Fast End-to-End Embedding Learning for Video Object Segmentation中看到的這篇論文大約是在兩個月前我做3D醫(yī)學(xué)圖像分割的時候看到的一篇論文，是亞琛工業(yè)和谷歌在CVPR 2019發(fā)表的用于視頻目標(biāo)分割的論文陋葡。 當(dāng)時覺得這...
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3D medical image segmentation(上)
One Network to Segment Them All: A General, Lightweight System for Accur...