Zum Inhalt

Erweiterte Suche

Ergebnisvorschau für Ihre aktuellen Suchbegriffe: 0

Suchoperatoren:

Sie können Operatoren mit Ihrer Suchanfrage kombinieren, um diese noch präziser einzugrenzen. Klicken Sie auf den Suchoperator, um eine Erklärung seiner Funktionsweise anzuzeigen.
Findet Dokumente mit genau dieser Wortgruppe in exakt dieser Schreibweise und Reihenfolge (z.B. "employer branding").
Findet Dokumente, in denen beide Begriffe zusammen vorkommen (z.B. vertrieb UND bonus).
Findet Dokumente, in denen einer der beiden oder beide Begriffe vorkommen (z.B. porsche OR volkswagen).
Findet Dokumente, in denen alle Begriffe vorkommen. Das Leerzeichen wird als UND interpretiert (z.B. mensch roboter alltag).
Findet Dokumente, in denen der Begriff nach NOT nicht vorkommt (z.B. ford NOT "harrison ford").
Findet Dokumente, in denen der gesuchte Begriff mehr als n mal vorkommt. n steht für eine beliebige Anzahl (z.B. COUNT(getriebe)>8).
Findet Dokumente, in denen beide Begriffe in beliebiger Reihenfolge innerhalb von maximal n Worten zueinander stehen. Empfehlung: Wählen Sie zwischen 15 und 30 als maximale Wortanzahl (z.B. NEAR(hybrid, antrieb, 20)).
Findet Dokumente, in denen der Begriff in Wortvarianten vorkommt, wobei diese VOR, HINTER oder VOR und HINTER dem Suchbegriff anschließen können (z.B., leichtbau*, *leichtbau, *leichtbau*).
Findet Dokumente mit dem Suchbegriff in verschiedenen Schreibweisen. Das ? steht für eine einzige Stelle (z.B. organi?ation).
Sonderzeichen werden als UND interpretiert (z.B. Mann + Hummel).

Semantische Suche

powered by (Link öffnet in neuem Fenster)
loading …
Anmelden
Nach oben

Reverse Attention U-Net for Brain Grey Matter Nuclei Segmentation

  • 2022
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Mengran Wu
Bin Zhao
Chao Chai
Guohua Liu
Zhiyang Liu
Erschienen in
Artificial Intelligence in China
Verlag
Springer Singapore

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Das Kapitel befasst sich mit der Anwendung von Deep Learning für die Segmentierung von Zellkernen der grauen Substanz im Gehirn, einer entscheidenden Aufgabe bei der Diagnose neurodegenerativer Erkrankungen. Sie unterstreicht die Grenzen traditioneller manueller Abgrenzung und atlasbasierter Methoden und betont die Notwendigkeit automatisierter Segmentierung. Das Reverse Attention U-Net (RAU-Net) wird eingeführt, das einen umgekehrten Aufmerksamkeitsmechanismus enthält, um die Genauigkeit der Segmentierung der Zellkerne zu verbessern. Das Modell nutzt mehrstufige Überwachung und umgekehrte Aufmerksamkeitsmodule, um die Segmentierungsergebnisse schrittweise zu verfeinern und übertrifft herkömmliche U-Net- und Attention-U-Net-Modelle in verschiedenen Messgrößen. Experimentelle Ergebnisse an einem institutionellen Datensatz bestätigen die überlegene Leistung von RAU-Net und zeigen sein Potenzial für klinische Anwendungen in der Segmentierung von Hirngewebe.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu Ihrer Lizenz zu erhalten.

Jetzt einloggen Kostenlos registrieren

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel The Application Exploration of Digital Twin in the Space Launch Site
Nächstes Kapitel Transmit RRH Selection in User-Centric Cell-Free Massive MIMO Using Discrete Particle Swarm Optimization
Titel
Reverse Attention U-Net for Brain Grey Matter Nuclei Segmentation
Verfasst von
Mengran Wu
Bin Zhao
Chao Chai
Guohua Liu
Zhiyang Liu
Copyright-Jahr
2022
Verlag
Springer Singapore
Buch
Artificial Intelligence in China

Print ISBN: 978-981-16-9422-6

Electronic ISBN: 978-981-16-9423-3

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-16-9423-3_8
Dieser Inhalt ist nur sichtbar, wenn du eingeloggt bist und die entsprechende Berechtigung hast.

Premium Partner

    Bildnachweise
    AvePoint Deutschland GmbH/© AvePoint Deutschland GmbH, NTT Data/© NTT Data, Wildix/© Wildix, arvato Systems GmbH/© arvato Systems GmbH, Ninox Software GmbH/© Ninox Software GmbH, Nagarro GmbH/© Nagarro GmbH, GWS mbH/© GWS mbH, CELONIS Labs GmbH, USU GmbH/© USU GmbH, G Data CyberDefense/© G Data CyberDefense, Vendosoft/© Vendosoft, Kumavision/© Kumavision, Noriis Network AG/© Noriis Network AG, WSW Software GmbH/© WSW Software GmbH, tts GmbH/© tts GmbH, Asseco Solutions AG/© Asseco Solutions AG, AFB Gemeinnützige GmbH/© AFB Gemeinnützige GmbH, Ferrari electronic AG/© Ferrari electronic AG