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首页> Computers in biology and medicine> RMAU-Net: Residual Multi-Scale Attention U-Net For liver and tumor segmentation in CT images.

RMAU-Net: Residual Multi-Scale Attention U-Net For liver and tumor segmentation in CT images.

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第一作者： Linfeng,Jiang
第一单位： School of Artificial Intelligence, Chongqing University of Technology, Chongqing, China.
作者： Linfeng,Jiang [1] ; Jiajie,Ou [1] ; Ruihua,Liu [2] ; Yangyang,Zou [1] ; Ting,Xie [1] ; Hanguang,Xiao [1] ; Ting,Bai [3]
作者单位： School of Artificial Intelligence, Chongqing University of Technology, Chongqing, China. [1] School of Artificial Intelligence, Chongqing University of Technology, Chongqing, China. Electronic address: cvlab.cqut@hotmail.com. [2] School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden. [3]
关键词 Attention mechanismDeep learningLiver and tumor segmentationMedical imagingMulti-scale feature
主题词 人类(Humans);肝肿瘤(Liver Neoplasms);概率(Probability);体层摄影术, X线计算机(Tomography, X-Ray Computed);图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted)
DOI 10.1016/j.compbiomed.2023.106838
PMID 37030263
发布时间 2023-04-21
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Computers in biology and medicine

Computers in biology and medicine

2023年158卷

106838页

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