Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание моделей [представлено 15 сентября 2026 года] Название: " Помимо распределительных метеоритов: систематическая внераспространенная оценка сегментации врожденных сердечно-сосудистых заболеваний Вижу PDF HTML (экспериментальное) резюме: диагностика и хирургическое планирование врожденной болезни сердца (CHD) часто требуют 3D анатомических моделей для конкретного пациента, но ручная сегментация является трудоемкой, особенно при сложных анатомиях. Хотя методы глубокого обучения могут автоматизировать этот процесс, они обычно оцениваются как нераспределенные, несмотря на клинически значимые изменения в сканировании, протоколе, институциональном устройстве, народонаселении и режиме съемки. Мы представляем, насколько нам известно, первую систематическую оценку нераспределенной (ВОД) обобщения в сегментации ЧХД с использованием IMOCHD в качестве целевой группы. Мы сравниваем репрезентативные структуры сегментации в рамках комбинированной подготовки кадров по КТ и КДПГ, обучения только по КТС, самостоятельной предварительной подготовки и ограниченной целевой адаптации. Эффективность внутрираспределительных систем оказывается плохим показателем межкоррупционной прочности: nnU-Net достигает наивысшей аутентичной Dice (0,77), но снижается до 0,51 на IMOCHD, в то время как SwinUNETR значительно лучше обобщает и достигает 0,67 Kice. МОВОС и ДЖЕПА предоставляют лишь скромные дополнительные выгоды, что предполагает более высокую…
Помимо распределительных показателей: систематическая внераспространенная оценка сегментации врожденных заболеваний сердца
arXiv: 2609.17068v1 Annuales Type: New Extraview: Convention: Internative Buld Childe Disasure (CHD) and хирургическое планирование часто требуют 3D-анатомических моделей для конкретного пациента, но ручное сегментирование трудоемки, особенно в сложных анатомиях. Хотя методы глубокого обучения могут автоматизировать этот процесс, они обычно оцениваются как нераспределенные, несмотря на клинически значимые изменения в сканировании, протоколе, институциональном устройстве, народонаселении и режиме съемки. Мы представляем, насколько нам известно, первую систематическую оценку нераспределенной (ВОД) обобщения в сегментации ЧХД с использованием IMOCHD в качестве целевой группы. Мы сравниваем репрезентативные структуры сегментации в рамках комбинированной подготовки кадров по КТ и КДПГ, обучения только по КТС, самостоятельной предварительной подготовки и ограниченной целевой адаптации. Эффективность внутрираспределительной системы оказывается плохим показателем межкоортной прочности: nnU-Net достигает наивысшего уровня проверки Dice (0,77), но снижается до 0,51 на IMOCHD, в то время как SwinUNETR обобщает подстанцию