文件名称:
FreehandUSRecon:DCL-Net的源代码，这是一种用于无传感器手绘3D超声体积重建的深度学习模型-Source code learning
开发工具:
文件大小: 4mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-25
详细说明：手绘3D超声体积重建
该存储库包含MICCAI 2020论文的代码，该论文名为“ 。
介绍
在本文中，我们提出了一种深度上下文学习网络（DCL-Net），该网络可以有效利用美国帧之间的图像特征关系，并在没有任何跟踪设备的情况下重建3D美国体积。 提出的DCL-Net利用美国视频段上的3D卷积进行特征提取。 嵌入式自我关注模块使网络专注于散斑丰富的区域，以实现更好的空间运动预测。 我们还提出了一种新颖的案例关联损失来稳定训练过程，以提高准确性。 通过使用开发的方法已经获得了非常有希望的结果。 在以后的工作中，我们将在具有各种扫描协议的美国视频上进一步测试该方法。 有关更多详细信息，请参阅上的预印本。
环境
通过anaconda设置您的环境（ python3.7，火炬1.5.0 + cu92 ）
测验
我们预先训练的模型之一是中的 。 将其下载到“ pretrained_model”文件夹后，
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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