MTANet: 多任务注意力网络,用于自动医学图像分割和分类 01文献速递介绍 医学图像分割和分类是当前临床实践中的两个关键步骤,其准确性主要取决于个别临床医生的专业知识。计算机辅助诊断(CAD)系统在医学图像诊断中受到广泛关注,旨在帮助临床医生以更准确和客观的方式进行诊断决策。近年来,基于机器学习特别是深度学习的方法...
Fig. 2. Overview of the proposed MTANet.图2. 提出的MTANet的概述 Fig. 3. Qualitative segmentation results for automatic medical image segmentation. Green lines denote the ground truth while red lines denote thepredicted results of our model.图3. 自动医学图像分割的定性结果展示。绿线表示地面真实结...
Fig. 2. Overview of the proposed MTANet.图2. 提出的MTANet的概述 Fig. 3. Qualitative segmentation results for automatic medical image segmentation. Green lines denote the ground truth while red lines denote thepredicted results of our model.图3. 自动医学图像分割的定性结果展示。绿线表示地面真实结...