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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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论文笔记EGE-UNet: an Efficient Group Enhanced UNet for skin lesion segmentation

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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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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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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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【文献阅读笔记】M2MRF: Many-to-Many Reassembly of Features for Tiny Lesion Segmentation in Fundus Images

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摘要 ​ 基于深度学习的疾病检测和分割算法有望改善许多临床过程。然而，此类算法需要大量带注释的训练数据，而由于数据隐私、法律障碍和非统一的数据获取协议，这些数据通常在医疗环境中不可用。带有注释病理的合成数据库可以提供所需数量的训练数据。我们以缺血性中风为例证…
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论文：RTNet: Relation Transformer Network for Diabetic Retinopathy Multi-lesion Segmentation 目录 一、背景和出发点 二、创新点 三、方法实现 A. 概述 B. 全局transformer模块（GTB） C. 关系transformer模块（RTB&#…
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