Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

In vivo dedifferentiation of human epidermal cells.

Cell biology international·2007
Same author

What is in a word? No versus Yes differentially engage the lateral orbitofrontal cortex.

Emotion (Washington, D.C.)·2007
Same author

[Gene expression profile changes in oral verrucous carcinoma and oral squamous cell carcinoma].

Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology·2007
Same author

Morphology of critical nuclei in solid-state phase transformations.

Physical review letters·2007
Same author

Enhanced cooperative activation effect in the hydrolytic kinetic resolution of epoxides on [Co(salen)] catalysts confined in nanocages.

Angewandte Chemie (International ed. in English)·2007
Same author

[Construction of the three-dimensional finite element model of micro -implant -maxilla].

Hua xi kou qiang yi xue za zhi = Huaxi kouqiang yixue zazhi = West China journal of stomatology·2007

相关实验视频

Updated: Jun 15, 2025

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
04:48

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography

Published on: November 30, 2022

2.7K

适应性注释相关性基于校准医疗图像分割的多注释学习.

Wei Huang, Lei Zhang, Xin Shu

    IEEE journal of biomedical and health informatics
    |August 28, 2024
    PubMed
    概括
    此摘要是机器生成的。

    这项研究介绍了基于多I-annOtation学习 (ACTION) 的自适应注释关联方法,用于医疗图像细分. ACTION有效地利用多个注释之间的相关性来提高细分精度和减少偏差.

    更多相关视频

    Swin-PSAxialNet: An Efficient Multi-Organ Segmentation Technique
    04:48

    Swin-PSAxialNet: An Efficient Multi-Organ Segmentation Technique

    Published on: July 5, 2024

    379
    Brain Infarct Segmentation and Registration on MRI or CT for Lesion-symptom Mapping
    10:25

    Brain Infarct Segmentation and Registration on MRI or CT for Lesion-symptom Mapping

    Published on: September 25, 2019

    47.9K

    相关实验视频

    Last Updated: Jun 15, 2025

    Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
    04:48

    Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography

    Published on: November 30, 2022

    2.7K
    Swin-PSAxialNet: An Efficient Multi-Organ Segmentation Technique
    04:48

    Swin-PSAxialNet: An Efficient Multi-Organ Segmentation Technique

    Published on: July 5, 2024

    379
    Brain Infarct Segmentation and Registration on MRI or CT for Lesion-symptom Mapping
    10:25

    Brain Infarct Segmentation and Registration on MRI or CT for Lesion-symptom Mapping

    Published on: September 25, 2019

    47.9K

    科学领域:

    • 医疗成像医学成像
    • 计算机视觉 计算机视觉
    • 机器学习 机器学习

    背景情况:

    • 自动化医疗图像细分对于临床应用至关重要.
    • 目前的方法严重依赖于手册注释,引入主观性和偏见.
    • 现有的方法忽略了多个注释中的有价值信息.

    研究的目的:

    • 提出一种新的方法,即基于自适应注释相关的多I注释学习 (ACTION),用于校准的医疗图像分割.
    • 通过模拟多个注释之间的相关性来解决现有方法的局限性.

    主要方法:

    • 行动采用共识特征学习来利用跨注释的互补信息.
    • 动态适应权重用于强调每个注释中的歧视性信息.
    • 记忆积累-重播集成了多注释设置的先前知识.

    主要成果:

    • 在不同的模式下,ACTION在两个医疗图像基准标准上表现出卓越的表现.
    • 该方法有效地利用来自多个注释的互补和歧视性信息.
    • 实验结果显示,与最先进的方法相比,实验结果显著改善.

    结论:

    • 拟议的ACTION方法为校准医疗图像细分提供了一个强大的解决方案.
    • 建模注释相关性是克服细分主观性和偏见的关键.
    • ACTION为开发更可靠的自动化医疗图像分析工具提供了一个有希望的方向.