基于深度学习的医学图像分割 ＜十二＞

Patch-Free 3D Medical Image Segmentation Driven by Super-Resolution Technique and Self-Supervised Guidance

原文链接

提出一种Patch Free三维医学图像分割方法，在低分辨率输入的情况下实现高分辨率分割。
1.多任务学习框架：语义分割＋超分辨率（恢复高分辨率细节）＋自监督指导（使用原始高分辨图像作为指导图像，保留高频信息）
2.引入Task-Fusion模块，发掘分割和超分辨率的内在联系
超分辨率和Task-Fusion模块只在训练阶段使用

标签：分割,Task,分辨率,十二,Free,Fusion,图像
来源： https://blog.csdn.net/demons2/article/details/122237150