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社区首页 >专栏 >【图像分割】开源 |医学脊椎图像分割--基于灰度值不变网络的跨模态学习随机平滑灰度值变换

【图像分割】开源 |医学脊椎图像分割--基于灰度值不变网络的跨模态学习随机平滑灰度值变换

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CNNer
发布2021-04-22 10:22:05
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发布2021-04-22 10:22:05
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文章被收录于专栏:CNNerCNNer

获取完整原文和代码,公众号回复:09020492415

论文地址: http://arxiv.org/pdf/2003.06158v1.pdf

代码: 公众号回复:09020492415

来源: 荷兰奈梅亨内梅亨大学

论文名称:Random smooth gray value transformations for cross modality learning with gray value invariant networks

原文作者:Nikolas Lessmann and Bram van Ginneken

内容提要

随机变换通常用于训练数据的增强,目的是降低训练样本的均匀性。这些转换通常针对来自相同模态的图像中可能出现的变化。在这里,我们提出了一个简单的方法,通过转换图像的灰度值,以达到减少交叉模态差异的目标。这种方法能够使用专门由MR图像训练的网络,在CT图像中分割腰椎椎体。经过在不同数据集上进行验证分析,结果表明,本文所提出的灰度值变换可以实现灰度值不变训练。

主要框架及实验结果

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原始发表:2021-04-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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