HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تمييز البؤر الكبدية باستخدام تيراميسو ثنائية الأبعاد شريحة بشريحة ودالة الخسارة تفرسكي

Karsten Roth Tomasz Konopczynski Jürgen Hesser

الملخص

في الوقت الحاضر، لا تزال عملية تقسيم البؤر المرضية تُنفَذ يدويًا (أو شبه آليًا) من قِبَل الخبراء الطبيين. لتسهيل هذه العملية، نقدم خط أنابيب تقسيم بؤر مرضية بالكامل آليًا. هذا العمل يقترح طريقة كجزء من تحدي LiTS (تحدي تقسيم الأورام الكبدية) لعامي ISBI 17 و MICCAI 17، حيث يتم مقارنة الطرق المستخدمة لتقسيم البؤر الكبدية بشكل آلي في صور التصوير المقطعي المحوسب (CT). من خلال استخدام شبكات U-Net ثنائية الأبعاد متصلة كثيفة ومتوالية وخوارزمية خسارة تعتمد على معامل Tversky، يحقق إطارنا الخاص استخراج أشكال جيدة للغاية مع حساسية اكتشاف عالية، مما أدى إلى الحصول على نقاط تنافسية عند النشر. بالإضافة إلى ذلك، يمكن ضبط المعلمات الفائقة في خسارة Tversky لدينا للتحكم في الشبكة نحو زيادة الحساسية أو المتانة.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
تمييز البؤر الكبدية باستخدام تيراميسو ثنائية الأبعاد شريحة بشريحة ودالة الخسارة تفرسكي | مستندات | HyperAI