Multi-interest U-net For Medical Image Segmentation
Résumé: La segmentation des images médicales joue un rôle central dans diverses applications cliniques, facilitant le diagnostic, la planification des traitements et la surveillance des maladies. Parmi les principales architectures, U-net, U-net++ et U-net3+ sont apparus comme des choix de premier ordre, chacune offrant des avancées uniques dans la capture d’informations contextuelles et l’amélioration de la précision de la segmentation. Cette thèse présente une analyse comparative de ces trois modèles, en se concentrant sur leurs performances et leur efficacité de calcul dans un jeu de données d’imagerie médicale. Grâce à l’expérimentation et à l’évaluation, des informations sur les forces et les faiblesses de chaque architecture sont fournies, ce qui permet de mieux comprendre leur applicabilité dans des cas réels.
Mots-clès:
Nos services universitaires et académiques
Thèses-Algérie vous propose ses divers services d’édition: mise en page, révision, correction, traduction, analyse du plagiat, ainsi que la réalisation des supports graphiques et de présentation (Slideshows).
Obtenez dès à présent et en toute facilité votre devis gratuit et une estimation de la durée de réalisation et bénéficiez d'une qualité de travail irréprochable et d'un temps de livraison imbattable!
Aucun fichier associé
Si le fichier est volumineux, l'affichage peut échouer. Vous pouvez obtenir le fichier directement en cliquant sur le bouton "Télécharger".
