مقاله شبکه های برش دهنده
| عنوان مقاله به انگلیسی | Slicer Networks |
| عنوان مقاله به فارسی | مقاله شبکه های برش دهنده |
| نویسندگان | Hang Zhang, Xiang Chen, Rongguang Wang, Renjiu Hu, Dongdong Liu, Gaolei Li |
| زبان مقاله | انگلیسی |
| فرمت مقاله: | |
| تعداد صفحات | 10 |
| دسته بندی موضوعات | Image and Video Processing,Artificial Intelligence,Computer Vision and Pattern Recognition,پردازش تصویر و فیلم , هوش مصنوعی , دید رایانه و تشخیص الگوی , |
| توضیحات | Submitted 18 January, 2024; originally announced January 2024. , Comments: 8 figures and 3 tables |
| توضیحات به فارسی | ارائه شده در 18 ژانویه 2024 ؛در ابتدا ژانویه 2024 اعلام شد ، نظرات: 8 شکل و 3 جدول |
چکیده
In medical imaging, scans often reveal objects with varied contrasts but consistent internal intensities or textures. This characteristic enables the use of low-frequency approximations for tasks such as segmentation and deformation field estimation. Yet, integrating this concept into neural network architectures for medical image analysis remains underexplored. In this paper, we propose the Slicer Network, a novel architecture designed to leverage these traits. Comprising an encoder utilizing models like vision transformers for feature extraction and a slicer employing a learnable bilateral grid, the Slicer Network strategically refines and upsamples feature maps via a splatting-blurring-slicing process. This introduces an edge-preserving low-frequency approximation for the network outcome, effectively enlarging the effective receptive field. The enhancement not only reduces computational complexity but also boosts overall performance. Experiments across different medical imaging applications, including unsupervised and keypoints-based image registration and lesion segmentation, have verified the Slicer Network's improved accuracy and efficiency.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در تصویربرداری پزشکی ، اسکن ها اغلب اشیاء با تضادهای متنوع اما شدت یا بافت داخلی را نشان می دهند.این ویژگی استفاده از تقریب های با فرکانس پایین را برای کارهایی مانند تقسیم بندی و تخمین میدان تغییر شکل امکان پذیر می کند.با این حال ، ادغام این مفهوم در معماری های شبکه عصبی برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی همچنان نادیده گرفته می شود.در این مقاله ، ما شبکه Slicer را پیشنهاد می کنیم ، یک معماری جدید که برای استفاده از این صفات طراحی شده است.با استفاده از یک رمزگذار با استفاده از مدلهایی مانند ترانسفورماتورهای بینایی برای استخراج ویژگی ها و یک برش که از یک شبکه دو طرفه قابل یادگیری استفاده می کند ، شبکه Slicer به صورت استراتژیک تصفیه می کند و Upsamples نقشه ها را از طریق یک فرآیند شستشوی لکه دار به وجود می آورد.این یک تقریب با فرکانس پایین را برای نتیجه شبکه معرفی می کند ، و به طور مؤثر زمینه پذیرش مؤثر را بزرگ می کند.پیشرفت نه تنها پیچیدگی محاسباتی را کاهش می دهد بلکه باعث افزایش عملکرد کلی می شود.آزمایشات در برنامه های مختلف تصویربرداری پزشکی ، از جمله ثبت نام تصویر بدون نظارت و مبتنی بر کلیدها و تقسیم ضایعه ، دقت و کارآیی بهبود یافته شبکه Slicer را تأیید کرده است.📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.