文件名称:
《A Generative Adversarial Model for Right Ventricle Segmentation》阅读笔记
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上传时间: 2021-01-06
详细说明:本文主要讲了以下两点:
(1)基于FCNN网络(就是我们平时所说的FCN),集成了三个概念:卷积门控递归单元(C-GRU),生成对抗网络(GAN)和L1损失函数。
(2)ROI-GAN:通过结合全局(全分辨率)和局部感兴趣区域(ROI)功能更好地指导FCNN学习。
局部路径仅有助于扫描图像的每个单片,将其分类为负片或正片。 实际上,这种方法不同于FCNN的原理(即使用下采样滤波器扫描整个像素图像),而是更接近于以前的旧分割技术,添加全局路径可以作为全局上下文的多尺度集成。
生成对抗网络的作用是把FCNN用于ROI中而又不丢失ROI区域以外的特征信息,其中一对不同领域
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