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Titlebook: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2022; 25th International C Linwei Wang,Qi Dou,Shuo Li Conference procee

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樓主: VERSE
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發(fā)表于 2025-4-1 05:01:56 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-4-1 06:01:05 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-4-1 13:23:37 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-4-1 14:46:41 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-4-1 21:32:07 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-4-2 02:36:53 | 只看該作者
Self-supervised Learning of?Morphological Representation for?3D EM Segments with?Cluster-Instance Co images brings significant challenges for cell segmentation and analysis. While obtaining sufficient data annotation for supervised deep learning methods is laborious and tedious, we propose the first self-supervised approach for learning 3D morphology representations from ultra-scale EM segments wi
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發(fā)表于 2025-4-2 02:48:21 | 只看該作者
Calibrating Label Distribution for?Class-Imbalanced Barely-Supervised Knee Segmentationes is expertise-demanded and time-consuming; hence semi-supervised learning (SSL), particularly barely-supervised learning, is highly desirable for training with insufficient labeled data. We observed that the class imbalance problem is severe in the knee MR images as the cartilages only occupy 6% o
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