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BraTS2021

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코드

관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.

https://github.com/CUMC-Yuan-Lab/GCML/tree/main/SANet/BraTS

공식 코드

Automatic Brain Tumor Segmentation with Scale Attention Network

https://github.com/arcadelab/counterfactual_diffusion

공식 코드

Promptable Counterfactual Diffusion Model for Unified Brain Tumor Segmentation and Generation with MRIs

https://github.com/chenzhao2023/upmad_net_brainseg

공식 코드

UPMAD-Net: A Brain Tumor Segmentation Network with Uncertainty Guidance and Adaptive Multimodal Feature Fusion

https://github.com/fiy2w/mri_seq2seq

공식 코드

An Explainable Deep Framework: Towards Task-Specific Fusion for Multi-to-One MRI Synthesis

https://github.com/justatinydot/bitr-unet

공식 코드

BiTr-Unet: a CNN-Transformer Combined Network for MRI Brain Tumor Segmentation

https://github.com/ovo1111/efficientsubclasslearning

공식 코드

Efficient Subclass Segmentation in Medical Images

https://github.com/wangangcheng/lora-pt

공식 코드

LoRA-PT: Low-Rank Adapting UNETR for Hippocampus Segmentation Using Principal Tensor Singular Values and Vectors

https://github.com/yaziciz/GLIMS

공식 코드

GLIMS: Attention-Guided Lightweight Multi-Scale Hybrid Network for Volumetric Semantic Segmentation

https://github.com/ziyunliang/mmccd

공식 코드

Modality Cycles with Masked Conditional Diffusion for Unsupervised Anomaly Segmentation in MRI

https://github.com/ziyunliang/itermask2

Modality Cycles with Masked Conditional Diffusion for Unsupervised Anomaly Segmentation in MRI

https://github.com/ziyunliang/itermasks2

Modality Cycles with Masked Conditional Diffusion for Unsupervised Anomaly Segmentation in MRI

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.