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Conjuntos de datos / Investigación

abd-skin-segmentation · MRE-Lab-UMD

Técnicas de aprendizaje profundo para la segmentación de la piel en un nuevo conjunto de datos abdominales. Trabajo realizado como parte del proceso de desarrollo de un sistema de ultrasonido robótico autónomo.

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Captura de pantalla del recurso · capturada 2026-10-10 · revisado visualmente

Descripción general

Técnicas de aprendizaje profundo para la segmentación de la piel en un nuevo conjunto de datos abdominales. Trabajo realizado como parte del proceso de desarrollo de un sistema de ultrasonido robótico autónomo.

Revise la tarjeta de datos, la realización, el esquema, las condiciones de recopilación y la licencia específica del conjunto de datos antes de su uso. El acceso a los datos y la idoneidad para una configuración de entrenamiento particular necesitan confirmación por separado.

Información del proyecto

mantenedor
MRE-Lab-UMD
idioma principal
Jupyter Notebook
Licencia de código de repositorio
Apache-2.0
Licencia de peso modelo
No registrado
Licencia de conjunto de datos
No registrado
Licencia de diseño de hardware
No registrado
Mantenimiento
No archivado en los últimos metadatos registrados
Último envío de repositorio observado
2021-04-05

Las licencias de código no cubren automáticamente los pesos de los modelos, los conjuntos de datos o los diseños de hardware. Los detalles de la licencia no registrada requieren confirmación con el editor.

Secciones de documentación

  • 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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