U-net引用将破九万，稳坐医学图像分割王座！

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人工智能在医疗领域的交叉应用，如今成为最热门的研究方向之一，医学图像与深度学习技术的结合，在图像分类、检测、分割等任务中，创新成果不断，并以医学图像分割为首， 2015年提出的UNet网络，至今十年，仍是顶会顶刊或医学挑战赛，必不可少的改进基础， 今年大火的Mamba、KAN、xLSTM，基于 UNet优化后的架构，也屡次刷新了SOTA！ 为了帮助大家掌握 UNet及 具体改进 ide a ，研梦非凡于 7月18日（周四） ，邀请了 手握多篇SCI一作、MICCAI'22挑战赛获奖 的崔导师，独家分享最新成果 《医学图像之气道树分割基于 UNet 创新》（AI前沿直播课NO.55） ，从肺部气道分割赛道切入，分析临床背景、面临挑战，再到气道分割技术路线，并重点讲解方法创新点，最后详解实验结果、模型部署， 1节课高起点入门医学图像分割及 UNet 改进！ 👇🏻 扫描二维码找助 ………………………………