office和wps采用的都是复合文档格式，至于什么是复合文档可以参考：http://club.excelhome.net/thread-227502-1-1.html。 虽然两者都是复合文档格式，而且流名称相同，但是流的位置稍有偏差（位置计算方式相同）。具体的文档结构可以通过工具查看。工具地址：https://downloa…

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Если у вас возник вопрос, как пользоваться AutoHotkey, скорее всего, вы только начали знакомиться с программированием, либо вам нужно облегчить у…

人脑连接组研究：脑结构网络和脑功能网络 doi: 10.1360/972009-2150 文章结构 题目人脑连接组研究：脑结构网络和脑功能网络摘要引言1 复杂网络中的一些基本概念1.1 网络的图论描述1.2 “小世界”网络和无标度网络2 脑结构网络 2.1 基于磁共振形态学的人脑…

AAL3脑区模板中英文对照：科研与学习的得力助手 【下载地址】AAL3脑区模板中英文对照 本仓库提供了一个资源文件，内容为AAL3脑区模板的中英文对照。该文件旨在帮助用户更好地理解和使用AAL3脑区模板，特别是在需要中英文对照的情况下 项目地址…

基于深度学习的多模态医学图像配准 参考文献 Is Image-to-Image Translation the Panacea for Multimodal Image Registration? A Comparative Study. ArXiv, 2021.Unsupervised Multi-Modal Medical Image Registration via Discriminator-Free Image-to-Image Translation.…

Title 题目 BrainSegFounder: Towards 3D foundation models for neuroimagesegmentation BrainSegFounder：迈向用于神经影像分割的3D基础模型 01 文献速递介绍 人工智能（AI）与神经影像分析的融合，特别是多模态磁共振成像&am…

原文链接：Anatomically constrained and attention-guided deep feature fusion for joint segmentation and deformable medical image registration 一、Hilghtlights： 利用分割可以在配准过程中培养先验知识。多任务学习策略提高了配准性能。所提出的…

目录 摘要 介绍 贡献 相关工作 方法 协作代理 实验 数据集 训练 测试 讨论 计算性能 结论 References 摘要 解剖标志的检测是医学图像分析和诊断、解释和指导应用的重要步骤。 对地标进行手工注释是一个乏味的过程，需要特定领域的专业知识&#xff0…

论文地址：Anatomical Priors in Convolutional Networks for Unsupervised Biomedical Segmentation 题目：用于无监督生物医学分割的解剖先验卷积网络 摘要： 1. We specifically address the frequent scenario where we have no paired t…

文章目录 Unsupervised Domain Adaptation for Anatomical Landmark Detection摘要本文方法实验结果 Unsupervised Domain Adaptation for Anatomical Landmark Detection 摘要 最近，解剖学标志检测在单域数据上取得了进步，单域数据通常假设训练集和测…

Contrastive Semi-Supervised Learning for Domain Adaptive Segmentation Across Similar Anatomical Structures 原文：https://arxiv.org/pdf/2208.08605.pdf 免责声明：本人科研萌新，编写博客以记录精读过的论文，如有理解错误欢…

文章目录 1. Author2. Abstract3. Introduction3.1 Contributions3.2 Related Works 4 Anatomical Priors for Image Segmentation via Post-processing with DAE4.1 Problem Statement4.2 Denoising Autoencoders4.3 Mask Degradation Strategy4.4 Post-processing with DAEs …

ICCV workshops-2019 文章目录 1 Background and Motivation2 Advantages / Contributions3 Method3.1 Network architecture3.2. Loss function3.3. Training techniques 4 Experiments4.1 Datasets4.2. Evaluation and Metrics4.3 Ablation Study4.4 Test datasets 5 Conclus…

论文地址：Anatomical Priors in Convolutional Networks for Unsupervised Biomedical Segmentation 这是CVPR2018上的一篇无监督医学图像分割的论文 改方法分为两步，首先使用unpaired的分割图进行auto-encoding variational CNN的训练来得到解刨学上先…

Deep Anatomical Context Feature Learning for Cephalometric Landmark Detection 深度解剖上下文特征学习的头测量地标检测 来源：10.1109/JBHI.2020.3002582 作者： 附：百度学术 | MICCAI论文摘要2019 | 摘要 近十年来，解剖背…

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arXiv 2019 文章目录 1 Background2 Motivation3 Advantages/ Contributions4 Method4.1 Network Architecture4.2 Loss function4.3 Training techniques 5 Experiments5.1 Datasets5.2 Ablation Study5.2 Test datasets 6 Conclusion 1 Background 特征点定位可以看作是 Re…

Y ou Only Learn Once: Universal Anatomical Landmark Detection 你只学习一次&#xff1a;通用解剖学标志点检测 单位&#xff1a;北大奇迹组发表&#xff1a;2021MICCAI源代码地址&#xff1a;源代码 摘要 检测医学图像中的解剖标志点在理解解剖和计划自动化处理方面发挥…

2018 CVPR Anatomical Priors in Convolutional Networks for Unsupervised Biomedical Segmentation 每日论文阅读1 2021.05.24 工作快三年&#xff0c;越来越脱离学习&#xff0c;开始每日论文阅读&#xff0c;希望两三年之后在无监督图像分割领域&#xff0c;特别是医疗图像…