Scientific Reports· 2026Q1
H-MayoMamba Net Kardiyak MRI Segmentasyon Doğruluğunu Artırıyor
An enhanced hierarchical Mamba-based cardiac segmentation network for cardiovascular analysis and disease diagnosis using multiple MRI datasets
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir Mamba tabanlı ağ olan H-MayoMamba Net, mevcut derin öğrenme yöntemlerinin sınırlamalarını ele alarak kritik kardiyak yapılarının (LV, RV, miyokard) MRI'dan segmentasyonunda gelişmiş doğruluk sağlıyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Kardiyak MRI segmentasyonu için Mamba tabanlı bir algoritma olan H-MayoMamba Net'i önerir.
- Çok seviyeli işleme (yerel, bölgesel, küresel, bağlam) için hiyerarşik bir yapı kullanır.
- LV, RV ve miyokard gibi kritik kardiyak yapılarının segmentasyon doğruluğunu iyileştirmeyi amaçlar.
- Kardiyak segmentasyon yaklaşımlarında genelleme zorluğunu ele alır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Automatic cardiac segmentation grew in popularity as it became feasible in clinical settings. Deep learning-based techniques are used throughout the world to gain access to cardiac functioning. Although the current deep learning architecture represents an important step toward clinical usability, it falls short in terms of accurately and effectively segmenting critical cardiac segments such as the left ventricle (LV), right ventricle (RV), and myocardium. Furthermore, the generalization of approaches is a significant difficulty when doing cardiac segmentation. Therefore, in this article we proposed the Mamba-based algorithm, which we named as H-MayoMamba Net, that uses hierarchical structure to undergo local processing, regional processing, global processing, and context processing in each level, one by one.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Scientific Reports, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Sağlık Bilgi Yönetimi
Health Information ManagementHealth Professions