CLAS-Pytorch：时间一致性超声心动图分割（被MICCAI 2020初接收）
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
CLAS-Pytorch是一款基于Pytorch框架开发的时间一致性心脏超声图像自动分割工具。该工具有助于提高心脏病诊断的准确性和效率，已被国际医学影像顶级会议MICCAI 2020初步接受。
CLAS-pytorch（未完成的）是“从外观形状共同学习超声心动图的时空一致分割”的正式实现，在2020年初MICCAI会议上被接受并进行了口头报告。
以下是心脏（包括心内膜、心外膜和左心房）在不同阶段的分割方法对比结果：
- **EPI 洛杉矶ED阶段**：
- 骰子分数：0.936
- HD：5.3，1.7
- 心脏边界误差（Border Error）：0.956，5.2，1.7
- **左心房ED阶段**：
- 骰子分数：0.889
- HD：5.7，2.2
- **EPI 洛杉矶ES阶段**：
- 骰子分数：0.936
- HD：5.6，1.7
- **左心房ES阶段**：
- 骨骼化表面距离（SSD）：0.881
- HD：6.0，2.3
- **CLAS方法ED阶段**：
- 骰子分数：0.947
- HD：4.6，1.4
- **左心房ES阶段**：
- CLAS方法骰子分数：0.961
- HD：4.8，1.5
这些数据展示了CLAS在不同分割任务中的优越性能。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
