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ISIC 2017
ISIC 2017
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RABC-Net 在无标注皮肤病变分割中实现高精度
研究人员开发了 RABC-Net，一种用于皮肤镜图像皮肤病变分割的新颖系统，该系统在训练时不需要像素级手动标注。该系统结合了可靠性学习和自适应边界校准，以提高低资源环境下的准确性。RABC-Net 在 ISIC-2017 和 ISIC-2018 等基准数据集上取得了强劲的性能，展示了高效的适应性和快速的推理速度。
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TopoMamba 通过拓扑感知扫描改进医学图像分割
研究人员开发了 TopoMamba，一个旨在改进异构医学视觉媒体分割的新型框架。该方法通过引入拓扑感知扫描和轻量级融合机制，解决了现有视觉状态空间模型的局限性。在各种医学数据集上的实验表明，TopoMamba 表现优越，尤其是在分割弯曲或细小解剖结构等复杂结构方面。