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DFUTissue
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新的LUTSeg数据集和TiSage框架推动溃疡组织分割进展
研究人员推出了LUTSeg，这是一个新推出的、用于分割溃疡组织（这对于监测慢性伤口进展至关重要）的纵向数据集。该数据集包含来自39名患者的141张图像，并由五名临床专家提供了五个组织类别的标注。为了对LUTSeg进行基准测试，还提出了一个名为TiSage的半监督框架，该框架整合了来自医学视觉语言模型的多尺度语义先验。在LUTSeg和DFUTissue数据集上进行评估时，TiSage在低标签场景下展示了优于现有基线方法的改进。
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WoundFormer 通过基于 Transformer 的融合增强伤口组织分割
研究人员开发了 WoundFormer，一个新颖的基于 Transformer 的框架，用于对慢性伤口内的多种组织类型进行分割。该模型通过引入一个保留特征拓扑并加强上下文交互的多尺度聚合头，增强了分层空间特征融合。WoundFormer 在 WoundTissueSeg 数据集上取得了 81.9% 的 Dice 分数，比现有方法高出 4.3 个 Dice 点，并在分割少数组织类别方面显示出特别的改进。