病灶识别技术报告

针对口腔、咽喉狭小空间三维实时图像监控与神经血管密集软组织的实时检测的任务，重点研究基于语义孪生深度神经网络框架下的近距离（small-baseline）、柔性组织的非结构化弱纹理特征的稠密匹配问题。

Aiming at the task of real-time 3D image monitoring in the narrow spaces of the oral cavity and pharynx, as well as real-time detection of neurovascular-dense soft tissues, this study focuses on the dense matching problem of unstructured weak texture features of soft tissues under the small-baseline scenario based on the semantic siamese deep neural network framework.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集为病灶识别技术报告，主要研究基于语义孪生深度神经网络框架下的口腔、咽喉狭小空间三维实时图像监控与神经血管密集软组织的实时检测问题。数据集由西安电子科技大学发布，数据量为4.7MB，包含2个文件，属于图象处理和信息处理技术领域。