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2D U-Net
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AI为大脑通路分析生成合成组织学数据，速度更快 · 跟踪2个来源
研究人员开发了一种新颖的框架，用于猕猴示踪剂组织学中的自动纤维束分割，利用从扩散MRI（dMRI）牵引图生成的合成数据。该方法合成2D图像块来训练2D U-Net模型，将真实的foreground纹理与来自blockface照片的背景组合，并采用域随机化进行多样化。实验表明，与仅使用真实数据训练相比，该方法提高了不同大脑和纤维束密度的泛化能力，达到了最先进的性能，同时所需的手动注释数据减少了三分之二。
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AI模型增强CT扫描中的腹部器官分割
研究人员开发了一个新的框架，使用多平面二维U-Net架构来分割三维CT扫描中的五个腹部器官。该方法通过整合提供解剖位置线索的模糊三维空间图来提高分割精度。在80次CT扫描上的评估表明，与没有这些空间发生图训练的模型相比，Dice系数提高了约4%。