清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

DiMix: Disentangle-and-Mix Based Domain Generalizable Medical Image Segmentation

计算机科学 概化理论 人工智能 一般化 机器学习 领域(数学分析) 深度学习 分割 数学 统计 数学分析
作者
Hyeongyu Kim,Yejee Shin,Dosik Hwang
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 242-251 被引量:2
标识
DOI:10.1007/978-3-031-43898-1_24
摘要

The rapid advancements in deep learning have revolutionized multiple domains, yet the significant challenge lies in effectively applying this technology to novel and unfamiliar environments, particularly in specialized and costly fields like medicine. Recent deep learning research has therefore focused on domain generalization, aiming to train models that can perform well on datasets from unseen environments. This paper introduces a novel framework that enhances generalizability by leveraging transformer-based disentanglement learning and style mixing. Our framework identifies features that are invariant across different domains. Through a combination of content-style disentanglement and image synthesis, the proposed method effectively learns to distinguish domain-agnostic features, resulting in improved performance when applied to unseen target domains. To validate the effectiveness of the framework, experiments were conducted on a publicly available Fundus dataset, and comparative analyses were performed against other existing approaches. The results demonstrated the power and efficacy of the proposed framework, showcasing its ability to enhance domain generalization performance.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
livra1058完成签到,获得积分10
7秒前
Hxq完成签到 ,获得积分10
7秒前
阿曾完成签到 ,获得积分10
18秒前
vitamin完成签到 ,获得积分10
26秒前
dashi完成签到 ,获得积分10
29秒前
无悔完成签到 ,获得积分10
39秒前
LaTeXer应助feng采纳,获得200
50秒前
胡国伦完成签到 ,获得积分10
56秒前
善学以致用应助ceeray23采纳,获得20
1分钟前
wack发布了新的文献求助10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
YifanWang应助科研通管家采纳,获得30
1分钟前
YifanWang应助科研通管家采纳,获得50
1分钟前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
LeoBigman完成签到 ,获得积分10
2分钟前
文与武完成签到 ,获得积分10
2分钟前
昌莆完成签到 ,获得积分10
2分钟前
xmhxpz完成签到,获得积分10
2分钟前
wack发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
搁浅完成签到,获得积分10
3分钟前
zhao完成签到,获得积分10
3分钟前
Hua完成签到,获得积分0
3分钟前
dingding完成签到,获得积分10
3分钟前
月儿完成签到 ,获得积分10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
YifanWang应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
YifanWang应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
YifanWang应助科研通管家采纳,获得40
3分钟前
蔡从安发布了新的文献求助10
3分钟前
糖醋里脊加醋完成签到 ,获得积分10
3分钟前
欢喜白亦完成签到 ,获得积分10
3分钟前
KINGAZX完成签到 ,获得积分10
4分钟前
luckyalias完成签到 ,获得积分10
4分钟前
zhangsan完成签到,获得积分10
4分钟前
4分钟前
雪白小丸子完成签到,获得积分10
4分钟前
www发布了新的文献求助30
4分钟前
蔡从安发布了新的文献求助10
4分钟前
脑洞疼应助蔡从安采纳,获得10
4分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990603
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532220
关于积分的说明 11256532
捐赠科研通 3271057
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805229
邀请新用户注册赠送积分活动 882302
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809234