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XACV
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自训练提升X射线血管造影冠状血管分割效果
研究人员开发了一种自训练方法，以改进X射线血管造影中冠状血管的分割效果，特别是针对未包含在初始训练集中的中心的数据。通过使用预训练的nnU-Net模型生成的伪标签和预对比帧减影技术，模型在XCAD等外部数据集上表现出性能提升。这种自训练方法的有效性高度依赖于模型生成的初始伪标签的质量。
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新的MoE特征适配器增强了X射线血管造影中的冠状动脉分割
研究人员开发了一种新的无提示混合专家（MoE）特征适配器，旨在改进X射线血管造影视频中冠状动脉的分割。该方法利用具有输入相关路由的多个轻量级专家来适应性地优化血管特征，解决了细小血管、低对比度和干扰背景结构等挑战。在MOSXAV数据集上的实验和在XACV上的验证表明，这种基于MoE的方法优于现有的U-Net和Transformer模型，在不同数据集上表现出更强的泛化能力。