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Swin UNETR

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  1. RESEARCH · CL_44073 ·

    SegGuidedNet 通过注意力监督改进脑肿瘤分割

    研究人员开发了 SegGuidedNet,一种新颖的 3D 神经网络,旨在从 MRI 扫描中进行更准确、更具可解释性的脑肿瘤分割。该网络包含一个 SegAttentionGate 模块,可监督子区域注意力图,提高坏死核心、肿瘤周围水肿和增强肿瘤等肿瘤类型之间的可区分性。该方法在基准数据集上取得了高 Dice 分数,优于其他单一模型,并接近集成方法,同时保持轻量级结构以实现临床实用性。

  2. TOOL · CL_22421 ·

    TSViT model leads in crop segmentation from satellite image time series

    A new research paper compares transformer and convolutional neural network models for segmenting crops using satellite image time series. The study found that the TSViT transformer model achieved the best overall result…

  3. TOOL · CL_22415 ·

    AI improves rectal cancer MRI segmentation by adapting CT-trained models

    Researchers have developed a new method to improve the segmentation of rectal cancer from MRI scans by addressing challenges in transferring knowledge from CT-pretrained transformer models. They identified issues with t…

  4. RESEARCH · CL_11376 ·

    深度学习模型分割CT扫描中的腹膜癌区域

    研究人员开发了一种深度学习方法,可从CT扫描中自动分割放射学腹膜癌指数(rPCI)的区域。该研究在62例CT扫描上评估了nnU-Net和Swin UNETR,其中nnU-Net达到了0.82的Dice相似系数,接近人类观察者间的一致性。该方法旨在为评估腹膜转移瘤提供一种非侵入性的、基于影像学的替代方案,以取代目前侵入性的诊断性腹腔镜检查。