Những bình luận: SwinUNeLCsT: Global–local spatial representation learning with hybrid CNN–transformer for efficient tuberculosis lung cavity weakly supervised semantic segmentation

SwinUNeLCsT: Global–local spatial representation learning with hybrid CNN–transformer for efficient tuberculosis lung cavity weakly supervised semantic segmentation

Radiological diagnosis of lung cavities (LCs) is the key to identifying tuberculosis (TB). Conventional deep learning methods rely on a large amount of accurate pixel-level data to segment LCs. This process is timeconsuming and laborious, especially for those subtle LCs. To address such challenges,...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Zhuoyi, Tan, Hizmawati, Madzin, Bahari, Norafida, Rahmita, Wirza OK Rahmat, Fatimah, Khalid, Puteri, Suhaiza Sulaiman
Định dạng:	Bài viết
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	Elsevier 2024
Truy cập trực tuyến:	http://psasir.upm.edu.my/id/eprint/111381/1/SwinUNeLCsT.pdf
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Là người đầu tiên ghi lời nhận xét!

SwinUNeLCsT: Global–local spatial representation learning with hybrid CNN–transformer for efficient tuberculosis lung cavity weakly supervised semantic segmentation

Những quyển sách tương tự