简介:摘要:深度学习已广泛应用于医学成像的分割中。2015年提出的U-Net模型显示了精确分割小目标及其网络架构可扩展的优势,使其成为医学成像分割任务的主要工具。近年来,随着对医学图像分割性能要求的不断提高,研究人员通过采用新方法或将引入其他方法等手段,从结构、创新性、效率等方面对U-Net架构进行了许多进步。U-Net的成功之处在于它在MRI、CT、眼底成像、超声图像和X射线等几乎所有主要图像模式中被广泛应用,并有巨大的发展潜力。
简介:本文选取典型的面向对象语言SmllTalk为模型语言,采用VDM元语言给出SmallTalk语言的形式语义,并在SmallTalk语言的形式语义模型中增加了出错处理,补救措施,以及上下文条件的详细描述。
简介:微软公司随VISUALSTUDIO2005发布了.NET2.0,该系统较.NET1.1增加了大量实用方便的功能和新特性,跟踪系统部分同样大大增强了功能。如何用好这些功能,特别是定制这些功能,使之更好地为我们服务,成为我们的当前任务。本文将探讨一下这方面的问题。