这篇论文研究了在3D医学图像分割领近年引入了许多新的架构和方法，但大多数方法并没有超过2018年的原始nnU-Net基准。作者指出，许多关于新方法的优越性的声称在进行严格验证后并不成立，这揭示了当前在方法验证上存在的不严谨性。 揭示验证短板：深入 ...

自动图像分割在疾病诊断中可减少传统手动分割的低效和误差。针对PET/CT肿瘤分割的挑战，本文提出WGCTA-Net框架，融合小波 ...

针对伪装目标检测(COD)中全局上下文与局部细节难以协同建模的难题，研究者提出CNN-Transformer融合网络(CTF-Net)，通过并行双分支编码器提取互补特征，创新性开发跨域融合模块(CDFM)、边界感知模块(BAM)和特征增强模块(FEM)，在四个主流数据集上F-measure提升达5.1%，为 ...