مقاله تقسیم بندی تومور سه بعدی خودکار با استفاده از PatchGAN مکعب موقتی (TCUP-GAN)
| عنوان مقاله به انگلیسی | Automated 3D Tumor Segmentation using Temporal Cubic PatchGAN (TCuP-GAN) |
| عنوان مقاله به فارسی | مقاله تقسیم بندی تومور سه بعدی خودکار با استفاده از PatchGAN مکعب موقتی (TCUP-GAN) |
| نویسندگان | Kameswara Bharadwaj Mantha, Ramanakumar Sankar, Lucy Fortson |
| زبان مقاله | انگلیسی |
| فرمت مقاله: | |
| تعداد صفحات | 0 |
| دسته بندی موضوعات | Image and Video Processing,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,پردازش تصویر و فیلم , دید رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین , |
| توضیحات | Submitted 23 November, 2023; originally announced November 2023. , Comments: Submitted as a short paper to the proceedings of the 2023 Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge |
| توضیحات به فارسی | ارسال شده 23 نوامبر 2023 ؛در ابتدا نوامبر 2023 اعلام شد. ، نظرات: به عنوان مقاله کوتاه به مجموعه مقالات تقسیم تومور مغز 2023 (BRATS) ارائه شده است |
چکیده
Development of robust general purpose 3D segmentation frameworks using the latest deep learning techniques is one of the active topics in various bio-medical domains. In this work, we introduce Temporal Cubic PatchGAN (TCuP-GAN), a volume-to-volume translational model that marries the concepts of a generative feature learning framework with Convolutional Long Short-Term Memory Networks (LSTMs), for the task of 3D segmentation. We demonstrate the capabilities of our TCuP-GAN on the data from four segmentation challenges (Adult Glioma, Meningioma, Pediatric Tumors, and Sub-Saharan Africa subset) featured within the 2023 Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge and quantify its performance using LesionWise Dice similarity and $95\%$ Hausdorff Distance metrics. We demonstrate the successful learning of our framework to predict robust multi-class segmentation masks across all the challenges. This benchmarking work serves as a stepping stone for future efforts towards applying TCuP-GAN on other multi-class tasks such as multi-organelle segmentation in electron microscopy imaging.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
توسعه چارچوب های تقسیم بندی سه بعدی هدف کلی با استفاده از آخرین تکنیک های یادگیری عمیق یکی از مباحث فعال در حوزه های مختلف پزشکی است.در این کار ، ما Patchgan مکعب موقتی (TCUP-GAN) ، یک مدل ترجمه حجم به حجم را معرفی می کنیم که با مفاهیم یک چارچوب یادگیری ویژگی تولیدی با شبکه های حافظه کوتاه مدت کوتاه مدت (LSTM) ازدواج می کند ، برای انجام کار سه بعدیتقسیم بندیما قابلیت های TCUP-GAN خود را در مورد داده های چهار چالش تقسیم بندی (گلیوما بزرگسالان ، مننژیوما ، تومورهای کودکان و زیر مجموعه های زیر صحرای آفریقا) نشان می دهیم که در بخش تقسیم تومور مغز 2023 (BRATS) به چالش کشیده شده و عملکرد آن را با استفاده از تانهای ضمیمه کمیت می کند.شباهت و معیارهای مسافت فاصله Hausdorff 95 $.ما یادگیری موفقیت آمیز چارچوب خود را برای پیش بینی ماسک های تقسیم بندی چند طبقه قوی در تمام چالش ها نشان می دهیم.این کار معیار به عنوان یک پله پله ای برای تلاش های آینده در جهت استفاده از TCUP-GAN در سایر کارهای چند طبقه مانند تقسیم بندی چند اندام در تصویربرداری میکروسکوپ الکترونی عمل می کند.📚 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 صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
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
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.