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精准分割心脏磁共振图像(MRI)分割对于心脏功能分析至关重要.当前基于数据驱动的神经网络模型极大地促进了心脏MRI分割的发展,然而对标注数据的依赖极大地限制了神经网络模型在心脏MRI分割领域的应用.为了降低神经网络模型对于标注数据的依赖,提出一种基于无监督空间一致性约束的半监督心脏MRI分割方法,在少量有标注数据的监督学习基础上,利用无标签数据在模型输入端和输出端分别进行空间变换后前后一致的特性,构建对于无标注数据的空间一致性约束.使用ACDC 2017心脏多组织分割数据集评估了所提出的方法,实验结果表明,相对于有监督学习,通过无监督数据的空间一致性约束能够显著提升模型的泛化能力;此外,相对于其他state-of-the-art的半监督方法,文中方法也拥有更优的泛化性能. 相似文献
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本文以网上书城为例,提出了一套基于Web技术的网上书城解决方案,实现网上书城功能的设计。随着我国互联网的发展及网上预订的普及,社会福利及人民大众现实生活工程质量的提升,该文简述了网上商场的一些特性,有利于网上书城的经营信息化,提升管理效率。本文介绍了网上书店的一些特点,有助于网上书城的管理信息化,提高工作效率。 相似文献
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