Modul
PRISM ist ein neuartiges Plug-and-Play-Framework, das mittels Selbstdistillation und dynamischer präferenzbasierter Regularisierung unvollständige multimodale Daten harmonisiert und so robuste Segmentierungsergebnisse selbst unter schwierigen Bedingungen gewährleistet.
Einführung in PRISM. Die Herausforderungen unvollständiger multimodaler Daten und meine Lösung.
Die komplette Methodik von PRISM. Die mathematische Grundlage und tiefere Erklärungen als in der Facharbeit. Hier wird die Innovation von PRISM mathematisch betrachtet.
Die Ergebnisse von PRISM auf dem BraTS2020 und MyoPS2020 Datensatz. Einschließlich einer Vergleichsanalyse mit anderen Methoden.
Ablation Studie von PRISM. Hier wird die Methodik von PRISM in ihren Einzelteilen betrachtet und analysiert.
Verdeutlichung der Meta-Learning Strategie und Einführung in das UTD_drop Szenario.
Verdeutlichung der Gradient Manipulation Trainingsmethode und Guided Self-Supervision für GMD und Shapespec.