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Anti-Aliasing Attention U-net Model for Skin Lesion Segmentation
Phuong Thi Le
, Bach Tung Pham
, Ching Chun Chang
,
Yi Chiung Hsu
, Tzu Chiang Tai
, Yung Hui Li
,
Jia Ching Wang
生醫科學與工程學系
資訊工程學系
認知智慧與精準健康照護研究中心
研究成果
:
雜誌貢獻
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期刊論文
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同行評審
17
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
指紋
深入研究「Anti-Aliasing Attention U-net Model for Skin Lesion Segmentation」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
U-Net
100%
Skin Lesion Segmentation
100%
Anti-aliasing
100%
Encoder
66%
Image Segmentation
66%
Decoder
66%
Spatial Resolution
33%
Image Quality
33%
High Cost
33%
Segmentation Method
33%
Processing Time
33%
Data Augmentation
33%
Attention Block
33%
Deep Learning Model
33%
Segmentation Algorithm
33%
Biomedical Images
33%
Rotation Distortion
33%
Large Parameter
33%
Rotational Shear
33%
Segmentation Model
33%
Color Distortion
33%
Prominent Features
33%
Limited Quantity
33%
Address Data
33%
Segmentation Efficiency
33%
Shear Distortion
33%
Skin Images
33%
Prediction Application
33%
Attention-based Encoder-decoder
33%
Shift Equivariance
33%
Image Prediction
33%
Convolutional Block
33%
Net Model
33%
Engineering
Experimental Result
100%
Spatial Resolution
100%
Input Image
100%
Processing Time
100%
Segmentation Method
100%
Deep Learning Method
100%
Skin Lesion Segmentation
100%
Computer Science
Aliasing
100%
U-Net
100%
Lesion Segmentation
100%
Image Segmentation
66%
Experimental Result
33%
Spatial Resolution
33%
Image Quality
33%
Processing Time
33%
Deep Learning Model
33%
segmentation algorithm
33%
Data Augmentation
33%
Segmentation Method
33%
Segmentation Model
33%