کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 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
Accurate segmentation of lesions in pancreatic endoscopic ultrasound (EUS) images is crucial for effective diagnosis and treatment. However, the collection of enough crisp EUS images for effective diagnosis is arduous. Recently, domain adaptation (DA) has been employed to address these challenges by leveraging related knowledge from other domains. Most DA methods only focus on multi-view representations of the same organ, which makes it still tough to clearly depict the tumor lesion area with limited semantic information. Although transferring homogeneous similarity from different organs could benefit the issue, there is a lack of relevant work due to the enormous domain gap between them. To address these challenges, we propose the Cross-Organ Tumor Segmentation Networks (COTS-Nets), consisting of a universal network and an auxiliary network. The universal network utilizes boundary loss to learn common boundary information of different tumors, enabling accurate delineation of tumors in EUS despite limited and low-quality data. Simultaneously, we incorporate consistency loss in the universal network to align the prediction of pancreatic EUS with tumor boundaries from other organs to mitigate the domain gap. To further reduce the cross-organ domain gap, the auxiliary network integrates multi-scale features from different organs, aiding the universal network in acquiring domain-invariant knowledge. Systematic experiments demonstrate that COTS-Nets significantly improves the accuracy of pancreatic cancer diagnosis. Additionally, we developed the Pancreatic Cancer Endoscopic Ultrasound (PCEUS) dataset, comprising 501 pathologically confirmed pancreatic EUS images, to facilitate model development.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تقسیم دقیق ضایعات در تصاویر سونوگرافی آندوسکوپی لوزالمعده (EUS) برای تشخیص و درمان مؤثر بسیار مهم است.با این حال ، جمع آوری تصاویر EUS به اندازه کافی برای تشخیص مؤثر دشوار است.به تازگی ، سازگاری دامنه (DA) برای رفع این چالش ها با استفاده از دانش مرتبط از سایر حوزه ها استفاده شده است.بیشتر روشهای DA فقط بر روی بازنمایی های چند منظوره از همان اندام تمرکز می کنند ، که این امر باعث می شود که به وضوح منطقه ضایعه تومور با اطلاعات معنایی محدود را به وضوح نشان دهد.اگرچه انتقال شباهت همگن از اندامهای مختلف می تواند به نفع این مسئله باشد ، به دلیل شکاف دامنه عظیم بین آنها ، کمبود کار مربوطه وجود دارد.برای پرداختن به این چالش ها ، ما شبکه های تقسیم بندی تومور بین ارگان (COTS-NET) ، متشکل از یک شبکه جهانی و یک شبکه کمکی را پیشنهاد می کنیم.شبکه جهانی از ضرر مرزی برای یادگیری اطلاعات مرزی مشترک تومورهای مختلف استفاده می کند و با وجود داده های محدود و کم کیفیت ، امکان مشخص کردن دقیق تومورها در EUS را فراهم می کند.به طور همزمان ، ما از دست دادن قوام در شبکه جهانی برای تراز کردن پیش بینی EU های لوزالمعده با مرزهای تومور از سایر اندامها برای کاهش شکاف دامنه استفاده می کنیم.برای کاهش بیشتر شکاف دامنه متقاطع ، شبکه کمکی ویژگی های چند مقیاس از اندام های مختلف را ادغام می کند و به شبکه جهانی در دستیابی به دانش دامنه متغیر کمک می کند.آزمایش های سیستماتیک نشان می دهد که COTS-NET به طور قابل توجهی دقت تشخیص سرطان لوزالمعده را بهبود می بخشد.علاوه بر این ، ما مجموعه داده سونوگرافی آندوسکوپی سرطان لوزالمعده (PCEUS) ، که شامل 501 تصاویر EUS لوزالمعده تأیید شده پاتولوژیک است ، برای تسهیل توسعه مدل توسعه دادیم.
📚 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.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 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
