标题:MDD-UNet:具有理论保证的医学图像分割的域自适应,概念验证 摘要:目前图像分割的先进技术通常基于U-Net架构,这是一种具有跳跃连接的U形编码器-解码器网络。尽管该架构性能强大,但在用于具有与其训练数据不同特征的数据时,其性能通常不佳。已经开发了许多在存在领域转移时提高性能的技术,但通常这些技术与领域自适...
熟悉经典计算机视觉算法(如OpenCV)及深度学习模型(如ResNet、UNet、YOLO、ViT)。 有医疗图像分析项目经验(如肿瘤检测、器官分割、病灶量化)者优先。 3. 核心能力 算法实现:能将论文中的先进算法快速复现并适配到医疗场景。 问题解决:能针对医疗数据特点(如小样本、不平衡分布)设计创新解决方案。 跨团队协作**:...