这是一个用于MRI肿瘤分割的UNet 2D注意力模型，适用于BraTS数据集。
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发布时间 : 12/18/2024
模型简介
该模型基于UNet架构，加入了注意力机制，专门用于MRI图像中的肿瘤分割任务。
模型特点
注意力机制
在UNet架构中加入了注意力机制，提高了模型对重要特征的关注能力
医学图像专用
专门针对MRI医学图像中的肿瘤分割任务进行优化
轻量级架构
基于2D UNet架构，相比3D模型计算资源需求更低
模型能力
医学图像分割
肿瘤区域识别
MRI图像分析
使用案例
医疗影像分析
脑肿瘤分割
在BraTS数据集上进行脑肿瘤区域的精确分割
可通过Dice系数等指标评估分割精度
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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