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新型PMTM网络通过不完整的MRI数据改进脑肿瘤分割
研究人员开发了一种渐进式多尺度肿瘤状态记忆网络（PMTM），旨在从不完整的多模态MRI序列中分割脑肿瘤。该网络在编码器阶段保持紧凑状态，使用分配图将空间特征汇集到可用模态的证据向量中。通过平均这些向量，并将其与学习到的门控和前一状态相结合，PMTM更新其证据以指导残差融合和后续状态更新。在BraTS2018、BraTS2020和BraTS2023 GLI数据集上针对各种模态子集进行测试，PMTM在Dice分数上优于RobustSeg、…
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LARGO超网络通过压缩模型简化多模态图像分析
研究人员开发了LARGO，一种新颖的超网络，旨在高效处理多模态图像分析中的缺失模态。LARGO不操作于特征空间，而是使用规范多面体张量分解来建模卷积权重，将多个专用模型压缩成单个网络。在BraTS 2018和ISLES 2022等医学成像数据集上的实验表明，与现有方法相比有显著改进，并可能扩展到非医学模态。