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Karen Yaneth Sanchez Quiroga
Karen Yaneth Sanchez Quiroga
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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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新的B-MIM方法增强了CT扫描细粒度解剖结构的分割
研究人员开发了一种名为偏置掩码图像建模（B-MIM）的新型自监督预训练方法，以改进计算机断层扫描（CT）图像中细粒度解剖结构的分割。与现有方法优先考虑粗粒度语义理解不同，B-MIM通过随机降低全局语义对齐来增强对高频形态细节和结构连续性的捕捉。当应用于在大型多机构CT数据集上预训练的3D Swin Transformer骨干网络时，与完全微调的基线相比，B-MIM在肝脏血管和肿瘤分割方面表现出更高的拓扑保真度和具有竞争力的Dice分数。