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V-Net
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视觉变换器在分割宇宙原晕方面优于CNN
研究人员开发了深度学习模型，特别是U-Net变换器和基于V-Net的CNN，用于分割早期宇宙密度场中的原晕。基于变换器的网络表现出优越的性能，在每个晕类别的分割质量方面实现了低于百分之一的误差，并且优于传统的 extsc{pinocchio}模型，尤其是在低质量晕和边界重建方面。该研究还检查了密度和潮汐剪切等输入特征的影响，并使用Grad-CAM可视化CNN的内部工作原理。
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研究人员开发用于从 MRI 进行双心房分割的多阶段框架
研究人员开发了一种新的多阶段框架，用于从 3D MRI 扫描中分割双心房区域。该过程首先使用 MCLAHE 进行对比度增强的预处理步骤。随后，V-Net 系列模型对下采样图像进行粗分割，然后使用第二个 V-Net 模型对目标区域进行精分割。该框架利用不对称损失函数来优化模型训练。