DingY,YuX,YangY.RFNet:Region-awarefusionnetworkforincompletemulti-modalbraintumorsegmentation[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFinternationalconferenceoncomputervision.2021:3975-3984.【开放源码】论文概述本文的核心思想是提出了一个名为RFNet（Region-awareFusionNetwork）的新型网络架构，用于处理不完整的多模态脑肿瘤分割问题。RFNet的关键创新点包括：区域感知融合模块（RFM）：RFNet通过RFM来
RehmanMU,RyuJ,NizamiIF,etal.RAAGR2-Net:Abraintumorsegmentationnetworkusingparallelprocessingofmultiplespatialframes[J].ComputersinBiologyandMedicine,2023,152:106426.【开放源码】【论文核心思想概述】本文介绍了一种名为RAAGR2-Net的新型脑肿瘤分割网络，这是一个基于编码器-解码器架构，用于有效分割MRI中的脑肿瘤区域。该网络采用了多个新颖的模块，包括残差空间金字塔池化（RASPP）、注意力门控（AG）和递归残差（R2）模块，以提
1、文章目的CVPR2023生成人工的肿瘤数据，减少人工标注的工作量。合成肿瘤图像：1、形状和质地很真，医生也难以分辨；2、训练网络更高效，与在真实肿瘤上训练相近。可以生成大量的小肿瘤的图像，对于肿瘤前期的诊断十分有帮助！影响合成肿瘤的因素包括：形状，灰度值，大小，位置和纹理。文章中生成肿瘤的策略：(i)不与血管碰撞的位置，(ii)带有按比例放大的高斯噪声的纹理，以及(iii)由扭曲的椭圆体产生的形状。此外，合成策略随心所欲的生成具有所需位置、大小、形状、纹理和强度的肿瘤，而不局限于固定的有限大小的训练集。该合成策略允许对肿瘤位置、大小、质地、形状和强度等参数进行直接操纵，为评估非分布式场景下
摘要 提出SimCLR，用于视觉表征的对比学习，简化了最近提出的对比自监督学习算法，为了理解是什么使对比预测任务能够学习有用的表示，系统研究了提出框架的主要组成部分，发现：（1）数据增强的组成在定义有效的预测任务中起着关键的作用（2）在表示和对比损失之间引入一个可学习的非线性变换，大大提高了已学习表示的质量（3）与监督学习相比，对比学习受益于更大的批量规模和更多的训练步骤SimCLR学习的自监督表示训练的线性分类器达到了76.5%的top-1精度，比之前的技术水平提高了7%，与监督ResNet-50的性能相匹配。 方法对比学习框架 随机采样一个minibatch的数据（N个样本），定义生
摘要卷积神经网络因为其卷积核的固有属性，其在远程建模方面存在着较大的问题。这可能导致对可变大小的肿瘤进行分割时存在不足。另一方面，Transformer在多个领域在捕获远程依赖信息方面表现出了出色的能力。本文提出了一个新的分割模型,称为SwinUNETR，具体来说，3D脑肿瘤语义分割被重新定义为一个序列到序列的预测问题，其中多模态输入数据被投影到一个1D嵌入序列当中，并用作分层SwinTransformer的输入作为编码器。SwinTransformer编码器利用移位窗口计算自注意力，以5种不同分辨率提取特征，并通过跳跃连接在每个分辨率上连接到基于FCNN的解码器。在本文中提出的网络称为Swi
数据集下载地址:https://www.kaggle.com/datasets/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection读取数据#readingtheimagestumor=[]path='D:\\data\\Tumor_detection\\archive\\brain_tumor_dataset\\yes\\*.jpg'#*表示所有forfinglob.iglob(path):#遍历所有的yes图片img=cv2.imread(f)img=cv2.resize(img,(128,128))#相当于reshape改变图片大小b,g
数据集下载地址:https://www.kaggle.com/datasets/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection读取数据#readingtheimagestumor=[]path='D:\\data\\Tumor_detection\\archive\\brain_tumor_dataset\\yes\\*.jpg'#*表示所有forfinglob.iglob(path):#遍历所有的yes图片img=cv2.imread(f)img=cv2.resize(img,(128,128))#相当于reshape改变图片大小b,g
