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Mohammad Amanour Rahman
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新的无反向传播框架用于甲状腺结节分割
研究人员开发了MedSaab-US，一种用于超声图像甲状腺结节分割的新型框架，该框架不依赖于反向传播或深度学习。该方法结合了多级离散小波变换和多尺度Saab变换来提取特征，然后由XGBoost分类器进行处理。MedSaab-US在TN3K数据集上实现了0.4784的平均Dice系数，模型占用空间小，并具备仅CPU推理能力，为资源受限的环境提供了潜在的替代方案。
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新的RadiomicNet架构通过可解释的人工智能增强医学图像分割
研究人员开发了RadiomicNet，这是一种新颖的深度学习医学图像分割架构，它集成了手工制作的放射组学特征，以增强可解释性并降低计算需求。这种混合方法使用带有灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）特征的放射组学注意力门（RAG），来指导轻量级MobileNetV2编码器-解码器中的注意力。RadiomicNet在乳腺超声图像（BUSI）数据集和Kvasir-SEG上取得了有竞争力的性能，同时使用的参数比标准的U-Net和U…