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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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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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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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