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PROSTATEx Challenges for computerized classification of prostate lesions from multiparametric magnetic resonance images
PROSTATEx Challenges for computerized classification of prostate lesions from multiparametric magnetic resonance images
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AI合成用于深度学习数据集的三维前列腺MRI · 跟踪1个来源
研究人员开发了一个基于扩散的框架，用于合成完整的三维双参数MRI（bpMRI）以用于前列腺癌诊断。这种合成数据旨在解决深度学习应用所需的大型、代表性数据集稀缺的问题。该框架支持T2加权和扩散加权MRI模态的顺序和联合合成，评估表明其可行性和具有竞争力的保真度。
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新框架统一了用于医学图像分割的主动学习和半监督学习
研究人员开发了RegAL，一个统一了用于医学图像分割的主动学习和半监督学习的新框架。该方法通过同时选择信息量大的病例进行标注并利用未标记数据，解决了实际医疗环境中标记数据有限的挑战。RegAL采用共享的拓扑感知帕累托优化，并根据不确定性、特征多样性和拓扑一致性评估图像，以提高分割精度。