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mwg-unet：肺场的混合深度学习框架和胸部X射线图像中的心脏分割
摘要：深度学习技术已在医疗计算机视觉和图像处理的领域取得了突破性的研究结果。生成对抗网络（GAN）已证明了图像产生和表达能力的能力。本文提出了一种称为MWG-UNET的新方法（多个任务Wasserstein生成对抗网络U形网络）作为肺场和心脏细分模型，它具有注意机制的优势，以提高发电机的细分精度，从而提高了性能。尤其是，所提出的方法的骰子相似性，精度和F1得分优于其他模型，分别达到95.28％，96.41％和95.90％，而特定的五城市则超过了0.28％，0.90％，0.24％和0.24％和0.90％的模型。但是，IOU的值不如最佳模型0.69％。结果表明，所提出的方法在肺场分割中具有相当大的能力。我们的心脏的多器官分割结果实现了骰子相似性，而IOU值为71.16％和74.56％。对肺场的分割结果实现了骰子相似性，而IOU值为85.18％和81.36％。
由微生物组工作组（MWG）贡献
此外，FDA调节和评估由微生物和/或微生物群落（例如粪便微生物群移植物，食品，饮食补充剂，烟草产物和实时生物治疗产物的生物生物生物中的活物质）等有意或无意地组成的产品。微生物组研究提供了有关此类产品的机械作用，从而导致对潜在有毒或有益效果以及相关建议和监管政策的基于数据的评估。在这里，微生物组工作组（MWG）的代表（跨越9个中心和办公室）在其各自的中心和办公室提供了全面的FDA微生物组研究组合，以及Intra Intra Intra Intra and Interagency合作努力的快照。这些研究组件的一些细节在此处突出显示，并作为单个海报提供。