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2023 年 3 月 2 日
Deep Learning based Segmentation of Optical Coherence Tomographic Images of Human Saphenous Varicose Vein
翻译：基于深层学习的人类光相一致成像成像图象成像的深层学习分集
Maryam Viqar,Violeta Madjarova,Amit Kumar Yadav,Desislava Pashkuleva,Alexander S. Machikhin
Maryam Viqar,Violeta Madjarova,Amit Kumar Yadav,Desislava Pashkuleva,Alexander S. Machikhin

Deep-learning based segmentation model is proposed for Optical Coherence Tomography images of human varicose vein based on the U-Net model employing atrous convolution with residual blocks, which gives an accuracy of 0.9932.


翻译：提议以深层学习为基础的分离模型,用于根据U-Net模型,使用与残余区块发生突变的U-Net模型,制作人类变形血管的光学一致性成像摄影图象,精确度为0.9932。</s>
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