漫蛙MANWA官网版-manwa漫蛙防走失站-蛙manwa2下载-MANWA2022级硕士生张浩然在ICME 2024上发表论文

漫蛙【màn wā】MANWA官网版-manwa漫蛙【màn wā】防走失站-蛙manwa2下载🕵-MANWA（以下简【yǐ xià jiǎn】🌆称【chēng】“厦心【xià xīn】”）的2022级硕士【jí shuò shì】生张浩🌅然同学⤴近期在多媒体领域知名国际会议ICME 2024 （CCF推荐🦓B类会议【lèi huì yì】）发表了🌆题为【tí wéi】“Boundary Contrast Domain Adaptation for Cross-modality Medical Image Segmentation ”的研究👹论文【lùn wén】，并通过🤝壁报展示用于【shì yòng yú】跨模态【kuà mó tài】🤝医学图像分割🕛的边界🐢对比度【duì bǐ dù】域适应框架的【kuàng jià de】🛳相关成果。

ICME的全称【de quán chēng】为【wéi】IEEE International Conference on Multimedia and Expo，在中国🌅计算机【jì suàn jī】学会中获【huò】CCF-B类评级【lèi píng jí】。ICME每年吸【měi nián xī】💃引世界各地超🤟过1000多份高质量论文投稿🐈和【hé】💋500名参会【míng cān huì】者👗（接受率🤹仅约🔼30%），是多媒体领域最重要的学术会议之🔮一。

图【tú】1 硕士生【shuò shì shēng】张浩然【zhāng hào rán】在ICME 2024会议现场作壁🥍报展示   

论文中将相同【jiāng xiàng tóng】👙的类别【de lèi bié】🤰原型作🍪为正样【wéi zhèng yàng】本【běn】，以减少域之间的类别【de lèi bié】🤰级分布差异，将边界特征作【tè zhēng zuò】😽为负样本【běn】，以提高【yǐ tí gāo】模糊边界区域【jiè qū yù】🎹的判别【de pàn bié】能力🔍。同时通🌿过双向跨域cutmix构建混合样本【běn】进行自🌠训练【xùn liàn】，进一步减小域【jiǎn xiǎo yù】🥨间隙🎽(domain gap)。此外，本【běn】文中还建立了动态地为伪标签的不同部【bú tóng bù】🎅分分配【fèn fèn pèi】权重的😭方法🍛，以防止模型退【mó xíng tuì】⌚化【huà】。最终🗞，在【zài】🕙多模态心脏分割数据集🖖(MMWHS)的测试集中【jí zhōng】📳，在【zài】🕙MR→CT和【hé】🐫CT→MR两个域【liǎng gè yù】适应任务上分【wù shàng fèn】别获得了88.32% Dice和【hé】🐫77.24% Dice的优异性能表现，已经可【yǐ jīng kě】以比肩有监督🆙训练的【xùn liàn de】结果。

图【tú】🐤2  论文中😣的相关研究成【yán jiū chéng】果【guǒ】

本篇论文的【de】💱相关工【xiàng guān gōng】作由漫【zuò yóu màn】蛙【wā】💉MANWA官网版【guān wǎng bǎn】🛂-manwa漫蛙【wā】防🐧走失站【zǒu shī zhàn】-蛙【wā】😔manwa2下载【xià zǎi】-MANWA和厦门大学多⏯媒体可信感知【xìn gǎn zhī】与高效计算教【jì suàn jiāo】育部重【yù bù chóng】点实验室合作🛰完成🛂。漫蛙【wā】💉MANWA官网版【guān wǎng bǎn】🛂-manwa漫蛙【wā】防🐧走失站【zǒu shī zhàn】-蛙【wā】😔manwa2下载【xià zǎi】-MANWA的【de】💱2022级硕士生张浩➕然和【rán hé】2022级博士生林喜【shēng lín xǐ】为共同【wéi gòng tóng】🤽第一作🚿者【zhě】❤，漫蛙【wā】💉MANWA官网版【guān wǎng bǎn】🛂-manwa漫蛙【wā】防🐧走失站【zǒu shī zhàn】-蛙【wā】😔manwa2下载【xià zǎi】-MANWA的【de】💱王焱教授和厦门大学信息【xìn xī】🔞学院的【de】💱黄晨曦🈂副教授为共同【wéi gòng tóng】🤽通讯作者【zhě】❤。