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QaTa-COV19
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新框架利用文本引导的本地化增强医学图像分割
研究人员开发了一个名为 LoG 的新框架，用于文本引导的医学图像分割。与以往依赖隐式提取的方法不同，该方法显式地从文本报告中捕获面向本地化的语义。LoG 在三个层面整合了视觉语言语义：特征融合、注意力融合和损失融合，所有这些都由本地化任务引导。在不同医学成像模态的三个数据集上进行的实验表明，LoG 的性能持续优于现有的最先进方法，并取得了较高的 Dice 分数。
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新的TIRNet框架通过语言引导增强医学图像分割
研究人员开发了一种新颖的框架，称为文本即照明Retinex网络（TIRNet），用于语言引导的医学图像分割。该方法使用文本嵌入作为语义照明来增强特征调制并提高语义一致性。TIRNet包含用于文本调制和细节补偿的专用模块，以及用于确保精确跨模态对齐的多尺度监督损失。在医学数据集上的实验表明，TIRNet达到了最先进的性能。