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MICCAI 2021 FLARE 挑战：快速和低 GPU 内存腹部器官分割-附代码
MICCAI 2021 FLARE 挑战：快速和低 GPU 内存腹部器官分割 简介 腹部器官分割在临床实践中发挥着重要作用，在某种程度上，这似乎是一个已解决的问题，因为最先进的方法已经在几个基准数据集中实现了观察者间的性能。 然而，现有的腹部数据集大多只包含单中心、单阶段、单一机构或单一（三十 ：2021.01.11）MICCAI 2018 追踪之论文纲要（上）
讲在前面 这部分是PART I和PART II。 论文目录 PART I Image Quality and Artefacts（图像质量和伪影）概要1.Conditional Generative Adversarial Networks for Metal Artifact Reduction in CT Images of the Ear用于减少耳朵CT图像中的金属伪像的条件生成对抗网络2.Neural Net（二十五：2020.12.14）MICCAI 2020 学习（二）《U^2 Net》
《U^2 Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection》《借助嵌套U型结构深入研究显着物体》 讲在前面摘要论文内容1.介绍2.之前的相关工作2.1 多级的深度特征整合2.2 多尺度特征提取 3.我们提出的方法3.1 残差U型块3.2 U2-Net的结构3.3 监督策