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Dice loss
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新的多项式Dice损失增强了医学图像分割
研究人员开发了一种名为多项式Dice损失的新方法，它是现有Dice损失的扩展，用于改进医学图像分割。该技术使用Dice损失的多项式表示来更好地控制其形状并调整不同组件的贡献。实验表明，在各种分割任务中，多项式Dice损失与传统的Dice和Tversky系数相比具有竞争力。
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新的AG-TAL损失提高了医学影像中 विल利斯环分割的准确性
研究人员开发了一种名为AG-TAL的新损失函数，用于 विल利斯环的多类别分割，该区域对神经血管疾病的管理至关重要。该方法解决了现有深度学习方法中普遍存在的血管不连续和类间误分类等挑战。AG-TAL集成了多种组件，包括半径感知Dice损失、断裂感知clDice损失和邻接感知共现损失，以提高不同数据集的准确性和泛化能力。所提出的技术表现出优越的性能，实现了更高的Dice分数，特别是对于较小的动脉，并显示出在阿尔茨海默病等疾病中识别基于影…