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MM-WHS
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新的MCSeg网络通过混合变换器-CNN模型推进心脏图像分割
研究人员开发了MCSeg，一种用于分割心脏图像的新网络架构。该模型利用体积变换器编码器与CNN解码器相结合，并通过新颖的Scaling Feature Pyramid模块进行连接。该网络使用掩码图像建模进行预训练，然后使用区域互信息损失进行微调，以提高边界精度。在各种心脏数据集上，MCSeg已证明其性能优于十一种最先进的方法，并在少样本学习场景中显示出潜力。
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新的GRC-ProbNet方法提高了心血管疾病分类的准确性
研究人员开发了GRC-ProbNet，一种不确定性感知特征提取方法，旨在提高从CT图像分类心血管疾病（CVD）的准确性。这种新方法通过使用深度集成生成多个分割掩码来提取不确定性特征，从而建立在现有的GRC-Net管道之上。在MM-WHS和ASOCA数据集上的实验表明，GRC-ProbNet显著提高了CVD分类性能，AUROC达到了92.92%，而基线GRC-Net为91.25%。研究还发现，最能指示分割质量的不确定性度量并不总是为下游…