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  1. RESEARCH · CL_133211 ·

    新的STLSF模块提高了超声心动图分割的准确性

    研究人员开发了一种新颖的STLSF模块,以提高深度学习模型在分割超声心动图图像方面的准确性,这些图像经常受到噪声和模糊边界的困扰。该模块利用局部转移概率相关性进行语义校正,并采用语义引导的纹理增强来减轻不稳定性并改善解释。此外,还引入了一种频率感知去噪预训练方法,以帮助编码器适应超声成像模式。所提出的基于卷积的网络在CAMUS上取得了93.87%的Dice分数,在EchoNet-Dynamic上取得了92.62%的Dice分数,达到了…