ترجمه فارسی مقاله تقسیم بندی عروق عمیق با رمزگذاری چند پیشین مشترک

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Deep vessel segmentation with joint multi-prior encoding
عنوان مقاله به فارسی تقسیم بندی عروق عمیق با رمزگذاری چند پیشین مشترک
نویسندگان Amine Sadikine, Bogdan Badic, Enzo Ferrante, Vincent Noblet, Pascal Ballet, Dimitris Visvikis, Pierre-Henri Conze
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 5
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Image and Video Processing,Artificial Intelligence,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,پردازش تصویر و فیلم , هوش مصنوعی , دید رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین
توضیحات Submitted 18 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 5 pages, 3 figures, conference , Journal ref: 2024 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), Athens, Greece, 2024, pp. 1-5
توضیحات به فارسی ارائه شده در 18 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 5 صفحه ، 3 رقم ، کنفرانس ، مجله Ref: 2024 سمپوزیوم بین المللی IEEE در مورد تصویربرداری زیست پزشکی (ISBI) ، آتن ، یونان ، 2024 ، صص 1-5
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

The precise delineation of blood vessels in medical images is critical for many clinical applications, including pathology detection and surgical planning. However, fully-automated vascular segmentation is challenging because of the variability in shape, size, and topology. Manual segmentation remains the gold standard but is time-consuming, subjective, and impractical for large-scale studies. Hence, there is a need for automatic and reliable segmentation methods that can accurately detect blood vessels from medical images. The integration of shape and topological priors into vessel segmentation models has been shown to improve segmentation accuracy by offering contextual information about the shape of the blood vessels and their spatial relationships within the vascular tree. To further improve anatomical consistency, we propose a new joint prior encoding mechanism which incorporates both shape and topology in a single latent space. The effectiveness of our method is demonstrated on the publicly available 3D-IRCADb dataset. More globally, the proposed approach holds promise in overcoming the challenges associated with automatic vessel delineation and has the potential to advance the field of deep priors encoding.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

تعیین دقیق رگ های خونی در تصاویر پزشکی برای بسیاری از کاربردهای بالینی از جمله تشخیص آسیب شناسی و برنامه ریزی جراحی بسیار مهم است.با این حال ، تقسیم عروق کاملاً اتم شده به دلیل تغییرپذیری در شکل ، اندازه و توپولوژی چالش برانگیز است.تقسیم بندی دستی همچنان استاندارد طلا است اما برای مطالعات در مقیاس بزرگ وقت گیر ، ذهنی و غیر عملی است.از این رو ، نیاز به روشهای تقسیم بندی خودکار و قابل اعتماد وجود دارد که می تواند رگ های خونی را از تصاویر پزشکی به طور دقیق تشخیص دهد.ادغام شکل و مقدمات توپولوژیکی در مدلهای تقسیم بندی کشتی با ارائه اطلاعات متنی در مورد شکل رگ های خونی و روابط مکانی آنها در درخت عروقی ، دقت تقسیم بندی را بهبود می بخشد.برای بهبود بیشتر قوام آناتومیکی ، ما یک مکانیسم رمزگذاری قبلی مشترک را پیشنهاد می کنیم که هم شکل و هم توپولوژی را در یک فضای نهفته قرار می دهد.اثربخشی روش ما در مجموعه داده های عمومی 3D-DIRCADB در دسترس است.در سطح جهانی ، رویکرد پیشنهادی نوید خود را برای غلبه بر چالش های مرتبط با تعیین کننده کشتی اتوماتیک حفظ می کند و پتانسیل پیشبرد زمینه رمزگذاری مقدمات عمیق را دارد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.