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描述 8个数码管滚动显示同一个数字 8个数码管显示多个不同的字符 8个数码管闪烁显示 8个数码管滚动显示数字串 #include __CONFIG(0x3B31); unsigned char tab［］{0x3f，0x06，0x5b，0x4f，0x66，0x6d…
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论文笔记《A Mutual Bootstrapping Model for Automated Skin Lesion Segmentation and Classification》

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这是博主自己读论文的笔记哦，原文请在A Mutual Bootstrapping Model for Automated Skin Lesion Segmentation and Classification下载~ 解决的问题： 皮肤病灶的分类与分割 模型设计的动机 分类与分割是两个高度相关的任务，但是当前的研…
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【论文笔记】——Feature Fusion Encoder Decoder Network For Automatic Liver Lesion Segmentation

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原文：FEATURE FUSION ENCODER DECODER NETWORK FOR AUTOMATIC LIVER LESION SEGMENTATION 1.总体介绍 这篇论文主要提出了一个关于医学图像分割的新模型，用来实现肝脏病变区域的分割。目前用于医学分割的模型大多都是U-Net变体（U-Net的介绍…
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X-Net Brain Stroke Lesion Segmentation Based on DSC and Long-range Dependencies

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基于深度可分卷积和长程依赖关系的脑卒中病灶分割 深度可分离网络DSC 原文参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/92134485 ​ 设输入为553，每个filter包括33的kernel 逐通道卷积Depthwise Convolution 一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个…
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Skin Lesion Classification Using CNNs with Patch-Based Attention and Diagnosis-Guided Loss Weighting

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2019年 我的总结，写在前面 该文章，参加HAM数据集的评测，内容是皮肤病分类诊断，解决两件事 1 图像中全局局部上下文融合 提出了多个patch子图的attention机制，融入了经典cnn架构中，与多切片做对比实验&…
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Automatic skin lesion segmentation with fully convolutional-deconvolutional networks

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理解 Automatic skin lesion segmentation with fully convolutional-deconvolutional networks 1. ISIC 2017: Skin Lesion Analysis Towards Melanoma Detection, Part 1: Lesion Segmentation.的一种解决方案的陈述。 2. 训练了一个deep fully convolutional-deconvolut…
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FAT-Net: Feature adaptive transformers for automated skin lesion segmentationFAT-Net：用于自动皮肤病变分割的特征自

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FAT-Net: Feature adaptive transformers for automated skin lesion segmentation FAT-Net：用于自动皮肤病变分割的特征自适应transformer 作者;huisi Wu Medical Image Analysis 2022年 项目地址：https://github.com/SZUcsh/FAT-Net 从皮肤镜图像…
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Clinical Skin Lesion Diagnosis using Representations Inspired by Dermatologist Criteria

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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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医学论文笔记：TMI2021 SMU-Net: Saliency-Guided Morphology-Aware U-Net for Breast Lesion Segmentation ...

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乳腺超声分割： 文章指出周围组织（即背景）和病变区域（即前景）之间的模式复杂性和强度相似性给病变分割带来了挑战。考虑到背景中包含如此丰富的纹理信息，很少有方法尝试探索和利用背景显着表示来辅助前景分…
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Improving Lesion Segmentation for Diabetic Retinopathy using Adversarial Learning

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ICIAR 2019 Code[Pytorch] 摘要&introduction IDRiD给出了pixel level的病灶标注：microaneurysms, hemorrhages, soft exudates and hard exudates. HEDNet edge detector to solve a semantic segmentation task on this dataset. then propose an end-to-e…
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论文笔记EGE-UNet: an Efficient Group Enhanced UNet for skin lesion segmentation

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EGE-UNet：一种高效的群算法用于皮肤病变分割的增强型UNet算法 Transformer及其变体已广泛用于医学图像分割。然而，这些模型的大量参数和计算负载使它们不适合移动的应用。为了解决这个问题，提出了一个更有效的方法EGE-UNet。我们以一个轻量级…
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Progressive Multiscale Consistent Network for Multiclass Fundus Lesion Segmentation

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Progressive Multiscale Consistent Network for Multiclass Fundus Lesion Segmentation 渐进式多尺度一致性网络用于多类别眼底病灶分割 Along He, Kai Wang 期刊：TMI，2022 摘要：由于不同的眼底病变在尺度和形状上存在较大差异&#xf…
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【论文阅读】EGE-UNet: anEfficient Group Enhanced UNet for skin lesion segmentation

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目录 摘要方法GHPA moduleGABLoss function 实验数据集和实验对比实验结果消融实验结果 结论及未来工作 摘要 1.解决的问题：解决Transformer和它的变体的大量参数和计算内存使他们不适合再移动端应用的问题。 2. 提出的解决方法:EGE-UNet。以轻量级的方式整合了GHP…
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论文阅读：Boundary-aware Transformers 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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目录 ECL: Class-Enhancement Contrastive Learning for Long-Tailed Skin Lesion Classification摘要本文方法实验结果 ECL: Class-Enhancement Contrastive Learning for Long-Tailed Skin Lesion Classification 摘要 皮肤图像数据集往往存在数据分布不平衡的问题&#xf…
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CI-Net: Clinical-Inspired Network for Automated Skin Lesion Recognition

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CI-Net：临床启发的自动皮肤病变识别网络 项目地址：https://github.com/lzh19961031/Dermoscopy_classification 作者：Zihao Liu 期刊：IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING 2023 一区top 摘要：皮肤镜图像的病变识别…
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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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