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实体 Md Maklachur Rahman

Md Maklachur Rahman

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  1. TOOL · CL_218347 ·

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    研究人员开发了生成式嵌入翻译(GET),一个在学习到的潜在表示上运行的医学图像分割新框架。GET使用一个U-Net风格的网络,包含约107万个可训练参数,集成了Mobile Bottleneck Convolutions、Subsampled Self-Attention和Multi-scale Feature Enrichment。该方法旨在在Stable Diffusion VAE的冻结潜在空间内,有效地将图像嵌入翻译成掩码嵌入。…

  2. TOOL · CL_198047 ·

    新的DD-CMD方法通过双域文本引导增强医学图像分割

    研究人员开发了一种名为双域跨模态解码(DD-CMD)的新方法,通过整合临床文本引导来改进医学图像分割。该方法通过考虑空间对齐和频率内容来增强分割,这对于准确识别纹理和边界至关重要。DD-CMD结合了文本引导的空间交叉注意力(Text-Guided Spatial Cross-Attention)进行空间引导,以及频谱文本自适应调制(Spectral-Text Adaptive Modulation)进行频率感知解码,在QaTa-COV…