中山大学附属第六医院发布的消息称,在本研究中,团队利用来自中山六院和喀地一院的923例有标注结肠癌CT影像和2670例无标注结肠癌CT影像作为SOUSA框架的训练数据集,并利用417例结肠癌CT影像对SOUSA框架进行验证,结果显示其自动分割效果优于现有的弱监督和半监督学习模型。 据介绍,此次SOUSA技术的开发在国际上首次实现了结肠癌的自动分割,为加速肠癌人工智能精准诊疗的临床应用奠定了基础。...
开放环境下多智能体协作的智能感知理论与方法针对多模态信息融合中由于数据视角、维度、密度、采集和标注难易程度不同而造成的融合难题,研究基于深度学习的融合模型,实现模态一致性并减少融合过程中信息损失;研究轻量级的模态间在线时空对齐方法;研究能容忍模态间非对齐状态下的融合方法;研究用易采集、易标注模态数据引导的难采集、难标注模态数据的预训练与微调方法;研究大规模多任务、多模态学习的预训练方法,实现少样本/...
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