اخیراً، مدل‌سازی تصاویر ماسک‌دار (MIM) به دلیل توانایی آنها در یادگیری مقادیر زیادی داده‌های بدون برچسب توجه قابل‌توجهی را به خود جلب کرده است و نشان داده شده که در کارهای بینایی مختلف شامل تصاویر طبیعی مؤثر است. پتانسیل یادگیری خود نظارتی در مدل سازی تصاویر پزشکی سه بعدی به دلیل مقادیر بالای تصاویر بدون برچسب و هزینه و دشواری برچسب های با کیفیت، بسیار زیاد است. با این حال، کاربرد MIM برای تصاویر پزشکی نامشخص است. در این مقاله، ما نشان می‌دهیم که رویکردهای مدل‌سازی تصاویر ماسک شده می‌توانند علاوه بر تصاویر طبیعی، تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی سه بعدی را نیز پیش ببرند. چگونگی استراتژی‌های مدل‌سازی تصاویر نقاب‌دار، تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی سه‌بعدی را به‌عنوان یک وظیفه پایین‌دستی نشان می‌دهند: ۱) در مقایسه با یادگیری متضاد ساده، رویکردهای مدل‌سازی تصویر ماسک‌دار همگرایی آموزش تحت نظارت را حتی سریع‌تر (۱٫۴۰×) انجام می دهند.
مقالات مرتبط
07
مه
26
مارس
15
مارس
12
مارس
دیدگاه بگذارید