Компьютерное зрение и анализ медицинских изображений изменились с появлением современного машинного обучения, в частности глубокого обучения. Опубликованные исследования становятся все более и более применимыми в практических сценариях, и по мере того, как предлагаются новые и более сложные подходы, становится необходимым найти способ сделать их доступными для сообщества. С TOMAAT мы надеемся проложить путь к стандартному способу развертывания алгоритмов анализа медицинских изображений...

Недавно мы работали над исследовательским проектом, в котором изучаем влияние увеличения данных на выполнение сегментации сосудов сетчатки с помощью Enes Sadi Uysal , Şafak Bilici , Selin Zaza и Yiğit Özgenç в составе программа inzva AI Projects. В последние годы область медицинской визуализации привлекла большое внимание, и сегментация сосудов сетчатки является одной из областей, которые широко изучаются. В этом блоге мы стремимся объяснить, что такое сегментация сосудов сетчатки и..

UNet 3+ перепроектировал пропущенные соединения, чтобы принимать полномасштабную информацию, благодаря чему у него гораздо меньше параметров, но при этом производительность значительно выше, чем у двух его предшественников, UNet и UNet++, и даже у некоторых других популярных моделей. Оглавление · ⭐️ Интуиция · ⭐️ Архитектура UNet 3+ ∘ Простыми словами… ∘ Модуль, управляемый классификацией (CGM) ∘ Гибридная потеря Функция · ⭐️ Результаты · ⭐️Резюме · 🔥Реализации..