机构名称：
¥ 1.0
随着各种疾病的传播（例如结核病（TB），Covid-19和流感），已经进行了医学研究，以开发和实施病毒的必要治疗方法。但是，目前尚无可用的方法来早日识别此类疾病。需要一种早期诊断方法来提供必要的治疗方法，开发特定的药物并防止患者死亡。因此，近年来已经在医学图像分析研究中投入了大量努力。实际上，专门针对结核病的任务已被用作去年七年的ImageClef评估运动的一部分[1]，[2]，[3]，[4]，[4]，[5]，[6]，[7]，[7]，[8]。在ImageClef 2024中的主要任务[8]，“ ImageClefmed Gans”被视为计算机断层扫描（CT）报告。任务的目的是检测合成生物医学图像数据，以确定在训练中使用了哪些真实图像，以在第一个子任务中产生生成的图像，并在第二个子任务中检测生成的模型。在本文中，我们使用基于U-NET的分割提出肺图像。，并且我们采用卷积神经网络（CNN）模型或视觉变压器（VIT）采用微调的深神经网络模型。此外，第一个子任务是在ImageClef gans使用转移学习的培训数据集，以进行任务1和任务2。本文的新贡献是基于U-NET的肺部分割的新型特征构建技术的主张。在第2节中，我们描述了执行任务和想象中的GANS 2024数据集。在第4节中，我们描述了我们执行的实验。在第3节中，我们介绍了图像实验设置以及本研究中使用的功能。在第5节中，我们提供了结论。
imageclef 2024
主要关键词
相关文件推荐
