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本文(Yang等人)提出了Munet,这是一个新型的网络框架,结合了UNET和MAMBA在脑肿瘤分割方面的优势。一种特殊的基于SSM的结构,称为SD-SSM块和SD-CONV结构,通过捕获多尺度的全局和局部功能来增强细分性能,并在功能之间压缩冗余信息。此外,他们使用了结合MIOU,骰子和边界损失的新型损失函数,以优化分割的重叠和相似性。这些创新提高了脑肿瘤分割的准确性和效率。总的来说,这些论文中提出的贡献和工作涵盖了医学成像和机器学习的各个方面。论文1的重点是针对早期医学诊断的特征选择和分类。论文2提出了一个双重注意机制图卷积神经网络,用于基于脑电图的情绪产生。论文3介绍了

睡眠剥夺引起的记忆障碍

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