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Busi
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ConvNeXt-FD模型增强了生物医学图像分割能力
研究人员开发了ConvNeXt-FD，一种用于分割生物医学图像的新型深度学习模型。该模型采用了类似U-Net的结构，并以ConvNeXt为骨干，同时引入了一种包含基于分形维度的边界感知正则化项的新型损失函数。在六个不同数据集上的实验表明，ConvNeXt-FD（尤其是在ImageNet上预训练后）在准确性和边界检测方面优于现有方法。
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Researchers align ultrasound images with clinical text using contrastive learning
Researchers have developed new methods to align vision-language models with medical ultrasound data, addressing limitations in current vision-only models. One approach, EchoCare-CLIP, uses a contrastive learning framewo…