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English(EN) Text as Illumination: Spatial Contrastive Retinex Learning for Language-guided Medical Image Segmentation

新的TIRNet框架通过语言引导增强医学图像分割

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的框架，称为文本即照明Retinex网络（TIRNet），用于语言引导的医学图像分割。该方法使用文本嵌入作为语义照明来增强特征调制并提高语义一致性。TIRNet包含用于文本调制和细节补偿的专用模块，以及用于确保精确跨模态对齐的多尺度监督损失。在医学数据集上的实验表明，TIRNet达到了最先进的性能。 AI

影响 这种新方法可以提高医学图像分析的准确性和效率，可能有助于诊断和治疗规划。

排序理由 这是一篇详细介绍医学图像分割新方法的学术论文。

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新的TIRNet框架通过语言引导增强医学图像分割

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Jian Shi, Cheng Zhen, Pingping Zhang, Rui Xu, Yanan Lv, Yili Ma, Huan Bi, Haojie Li, Huchuan Lu ·

    文本作为照明：用于语言引导医学图像分割的空间对比Retinex学习

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  2. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Huchuan Lu ·

    文本作为照明：用于语言引导医学图像分割的空间对比Retinex学习

    Language-guided Medical Image Segmentation (LMIS) has shown great potential to improve the delineation of anatomical structures and lesions by integrating clinical textual information. Existing methods generally rely on either implicit interaction between textual and visual featu…

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