分割、脑肿瘤、以及对比学习等等方向的医学图像MICCAI2022，Part Ⅴ论文合集

MICCAI 2018_part_2

MICCAI2016论文集第二部分，主要为医学图像影像处理分析。

CLAS-pytorch（未完成的） 这是“从外观形状共同学习超声心动图的时空一致分割”的正式实施（MICCAI 2020年初接受，口服） 数据集/挑战 方法（CLAS） 结果（SOTA） 的时间一致性可视化 心脏（心内膜，心外膜，和左心房）分割 方法 远藤 EPI 洛杉矶 ED阶段 骰子 高清 疯狂的 骰子 高清 疯狂的 骰子 高清 疯狂的 0.936 5.3 1.7 0.956 5.2 1.7 0.889 5.7 2.2 0.936 5.6 1.7 0.953 5.9 1.9 0.881 6.0 2.3 克拉斯 0.947 4.6 1.4 0.961 4.8 1.5 0.902 5.2 1.9 ES阶段 骰子 高清 疯狂的 骰子 高清 疯狂的 骰子 高清 疯狂的 0.912 5.5 1.7 0.946 5.7

文献：Uncertainty-aware Self-ensembling Model for Semi-supervised 3D Left Atrium Segmentation（半监督方法：不确定性感知自增强模型） 原文：https://arxiv.org/abs/1907.07034 代码：https://github.com/yulequan/UA-MT

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获取数据集 在此处下载预处理数据 训练与测试 使用scripts/VAE_train.sh和scripts/VAE_test.sh 。 确保在项目根目录下启动脚本。

The dataset is from MICCAI 2019 Challenge. 本数据集由MICCAI 2019出品。 leftventricleimage_test_datasets.zip TestData_LVQuan19_Description.pdf

MICCAI 2020开源论文 我们使用“代码”作为关键字来检索开源论文。 请随时提出对未列出的开源文章的请求。 标题 第一作者 PDF格式 代码 Scribble2Label：通过具有一致性的自生成伪标签，对涂鸦进行监督的细胞分割 李贤秀 快速标记方法可靠吗？ 显微镜载玻片上计算机辅助专家注释的案例研究 克里斯汀·马尔扎尔（Christian Marzahl） BiO-Net：学习用于编码器-解码器体系结构的双向双向连接 天阁乡 通过自我发现，自我分类和自我修复学习丰富的语义表示 法塔赫·哈格高（Fatemeh Haghighi） NAS-SCAM：基于神经体系结构搜索的空间和通道联合注意模块，用于核语义分割和分类 刘祖豪 在胶囊中编码视觉属性以进行可解释的医学诊断 罗德尼·拉隆德（Rodney LaLonde） 可解释性指导的基于内容的医学图像检索 威尔逊·席尔瓦（Wilson Sil