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4 提出医疗表示 4.1 结构表示 不同疾病的病灶有不同的表皮结构，如鳞片、肿块、痂、出血等，这些表皮结构可通过临床图像中的纹理来测量同时，皮肤病的结构也有不同的分布，如病变单一、均匀或无结构，可通过结构的对称性…
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Skin Lesion Classification Using Ensembles of Multi-Resolution EfficientNets with Meta Data

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abstract 本文我们描述了参加ISIC2019皮肤病变分类比赛。比赛中有两个任务，一是通过皮肤病变来分类皮肤病图像。二是利用图像和附加的患者元数据进行分类。包含25000张图像的庞大数据集提供给训练过程，共包含8个类别。最后的测试集包含附加、未知的类别…
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【论文阅读】EGE-UNet: anEfficient Group Enhanced UNet for skin lesion segmentation

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ECL: Class-Enhancement Contrastive Learning for Long-Tailed Skin Lesion Classification论文速读

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CI-Net: Clinical-Inspired Network for Automated Skin Lesion Recognition

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DermoSegDiff: A Boundary-aware Segmentation Diffusion Model for Skin Lesion Delineation

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DermoSegDiff:用于皮肤病变描绘的边界感知分割扩散模型 MICCAI2023 摘要：皮肤病变分割对皮肤病的早期发现和准确诊断起着至关重要的作用。消噪扩散概率模型(ddpm)最近因其出色的图像生成能力而受到关注。在这些进展的基础上，我们提出了DermoSegDiff&am…
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[1] Zhou Y , Wang B , He X ,et al.DR-GAN: Conditional Generative Adversarial Network for Fine-Grained Lesion Synthesis on Diabetic Retinopathy Images.[J].IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2020.DOI:10.1109/JBHI.2020.3045475. 解决的问题&…
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[论文阅读] CarveMix: A Simple Data Augmentation Method for Brain Lesion Segmentation

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[论文地址] [代码] [MICCAI 21] Abstract 脑部病变分割(Brain Lesion Segmentation)为临床诊断提供了宝贵的工具，卷积神经网络(CNN)在该任务中取得了空前的成功。数据增强是一种广泛使用的策略，可以提高CNN的训练效果，而用于脑部病变分割的…
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【文献阅读笔记】M2MRF: Many-to-Many Reassembly of Features for Tiny Lesion Segmentation in Fundus Images

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