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Datensätze / Forschung

abd-skin-segmentation · MRE-Lab-UMD

Deep-Learning-Techniken zur Hautsegmentierung anhand eines neuartigen Abdomendatensatzes. Arbeiten im Rahmen des Entwicklungsprozesses eines autonomen Roboter-Ultraschallsystems.

robot demonstrations
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abd-skin-segmentation · MRE-Lab-UMD Screenshot der Ressourcenseite
Ressourcen-Screenshot · aufgenommen 2026-10-10 · visuell überprüft

Übersicht

Deep-Learning-Techniken zur Hautsegmentierung anhand eines neuartigen Abdomendatensatzes. Arbeiten im Rahmen des Entwicklungsprozesses eines autonomen Roboter-Ultraschallsystems.

Überprüfen Sie vor der Verwendung die Datenkarte, die Ausführungsform, das Schema, die Erfassungsbedingungen und die datensatzspezifische Lizenz. Der Datenzugriff und die Eignung für einen bestimmten Trainingsaufbau erfordern eine gesonderte Bestätigung.

Projektinformationen

Betreuer
MRE-Lab-UMD
Primärsprache
Jupyter Notebook
Repository-Code-Lizenz
Apache-2.0
Modellgewichtslizenz
Nicht aufgezeichnet
Datensatzlizenz
Nicht aufgezeichnet
Hardware-Design-Lizenz
Nicht aufgezeichnet
Wartung
Nicht in den zuletzt erfassten Metadaten archiviert
Letzter beobachteter Repository-Push
2021-04-05

Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.

Dokumentationsabschnitte

  • Deep Learning Techniques for Skin Segmentation on Novel Abdominal Dataset
  • Introduction
  • Robotic abdominal ultrasound system with the camera view of the abdominal region, and the corresponding segmented skin mask.
  • Information on Abdominal Skin Dataset
  • Sample pictures of the abdominal dataset depicting different skin color intensities and body complexions.
  • Improved segmentation results with the use of our proposed Abdominal dataset using U-Net. From left to right in columns: original image, ground truth, segmentation with the Abdominal dataset, and segmentation without the Abdominal dataset.

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