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【中文期刊】 裴玉瑶 王常青 等 《计算机与数字工程》 2024年52卷1期 150-155页
【摘要】 为了实现脑胶质瘤小目标区域的精准分割,提出了融合多模态多尺度磁共振成像脑胶质瘤分割模型.通过多模态特征提取模块获取各模态的图像特征,增强网络对特征信息的复用性;利用多尺度特征融合模块学习不同尺度的关键特征,提升网络对小目标脑胶质瘤区域的特征...
- 概要：
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【中文期刊】 田甜 范文义 等 《应用生态学报》 2015年26卷6期 1665-1672页MEDLINEISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 森林植被优势树种类型信息的提取是遥感影像分类中的难点.面向对象分类方法是用高空间分辨率遥感数据实现精确类型信息提取的新方法.本文以2013年Quickbird影像作为基础数据,选择福建省三明市将乐林场为研究区,采用面向对象多尺度分割方法提取...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Bai, Junjie ; Shah, Abhay ; 等 《Computerized Medical Imaging and Graphics: The Official Jounal of the Computerized Medical Imaging Society》 2018年69卷 96-111页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Shape priors;Gradient vector flows;Multi-object segmentation;
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- 结论：
【外文期刊】 Kuo, Jen-wei ; Mamou, Jonathan ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2016年35卷2期 427-441页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Namias, Rafael ; Pablo D'Amato, Juan ; 等 《Medical and Biological Engineering and Computing: Journal of the International Federation for Medical and Biological Engineering》 2016年54卷8期 1181-1192页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Deformable models;Segmentation framework;Multi-object segmentation;
- 概要：
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【外文期刊】 Chandra, Shekhar S. ; Dowling, Jason A. ; 等 《Physics in medicine and biology》 2016年61卷22期 8070-8084页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhang J. ; Zhang Y. ; 等 《Ecological informatics: an international journal on ecoinformatics and computational ecology》 2023年77卷
【关键词】 Change detection;Multi-scale segmentation;Nearest neighbor classification;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Priyatharshini, R. ; Chitrakala, S. ; 《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》 2016年6卷7期 1657-1662页
【关键词】 Coronary Artery Segmentation;Stochastic Optimization;Multi-Objective Optimization;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Fekir,A. ; Benamrane,N. ; 《Advances in Experimental Medicine and Biology》 2011年696卷 515-522页SCIEMEDLINE
【关键词】 Image processing in medicine and biological sciences;Multi-agent system;Object tracking;
- 概要：
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【外文期刊】 Castro-Mateos, Isaac ; Pozo, Jose M. ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2015年34卷8期 1663-1675页
【关键词】 Inter-process overlap;multi-object;statistical shape models;
- 概要：
- 方法：
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