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DDTI
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UltraSeg AI enables GPU-free ultrasound segmentation for resource-limited settings
研究人员已将UltraSeg（一款轻量级AI模型）改编用于实时超声图像分割，使其无需GPU即可在资源受限的环境中使用。UltraSeg-130K和UltraSeg-500K变体在CPU和移动设备上展示了高帧率，在性能上可媲美甚至超越U-Net和TransUNet等大型模型。此项开发旨在缩小AI诊断与超声可及性之间的成本差距，使先进的医学成像在服务不足的地区可用。
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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。