研究提出甲状腺结节分割与不确定性估计框架
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研究提出甲状腺结节分割与不确定性估计框架
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AI 综述
Francesco Teodori等作者提出一种甲状腺结节分割框架，将DeepLabV3+、通道注意力模块与事后保形预测结合，在输出分割掩码的同时给出像素级不确定性估计。 该框架采用EfficientNet-B5骨干，并对比Squeeze-and-Excitation、CBAM和Grouped Channel Attention三种通道注意力模块，以及Dice-BCE和Boundary两种损失函数。上述内容来自作者在论文中的表述。
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最新进展10月12日 12:00
结合保形不确定性估计的超声图像甲状腺结节分割报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.CV结合保形不确定性估计的超声图像甲状腺结节分割
研究提出一种甲状腺结节分割框架，将 DeepLabV3+、通道注意力模块与事后保形预测结合，在输出分割掩码的同时给出像素级不确定性估计。模型采用 EfficientNet-B5 骨干，并对比 Squeeze-and-Excitation、CBAM 和 Grouped Channel Attention 三种通道注意力模块及 Dice-BCE、Boundary 两种损失函数。
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