【摘 要】
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Snake模型或活动轮廓模型是用于边界检测和分割的经典方法,会使初始轮廓（2D）或初始表面（3D）朝着目标的边界进行变形。这样的模型是处理医学图像分割问题的理想选择,因为它们非常有效并且由于只需要跟踪显式曲线或曲面,需要较少的存储空间。然而,通过水平集方法求解的传统Snake模型存在数值不稳定性,并且通常难以应对拓扑变化。在本文中,我们提出了一种用于3D医学图像分割的可学习型Snake模型,其中初
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Snake模型或活动轮廓模型是用于边界检测和分割的经典方法,会使初始轮廓（2D）或初始表面（3D）朝着目标的边界进行变形。这样的模型是处理医学图像分割问题的理想选择,因为它们非常有效并且由于只需要跟踪显式曲线或曲面,需要较少的存储空间。然而,通过水平集方法求解的传统Snake模型存在数值不稳定性,并且通常难以应对拓扑变化。在本文中,我们提出了一种用于3D医学图像分割的可学习型Snake模型,其中初始表面和最终表面都使用了端到端的深度学习模型。该模型的优点在于,我们可以通过基于2D卷积神经网络找到2D表面而不是使用3D网络或将体积切成2D切片来实现3D分割。我们在医学分割十项全能比赛脾脏的公开数据集上针对基于2D和3D的网络进行了对比实验,我们的模型实现了最好的准确性和效率。与基准模型EBP[1]相比,不仅DSC提高了1%,而且节省了90%以上的内存空间,计算时间减少了90%。
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新时期的办公室秘书，必须具备良好的公文写作能力，能够准确全面地转达上级的指令，从而推动各部门有序运转，保证单位健康发展。然而，在时代不断发展的背景下，公文写作面临着新的挑战，为了保证办公室工作质量，必须研究提升办公室秘书公文写作能力的策略。
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