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在我们今天的电话交谈中
恭喜你。02020202020202020202恭喜。
我们已经知道了。我们很高兴知道。
我们为你而战。我们很抱歉地通知你。
最终的动脉中心线由最小路径算法生成。生成的中心线可以用树形结构G=(V，e)表示，其中节点(表示中心线点)和邻接矩阵(表示中心线点之间的连接)分别用V和e表示。
本文将冠状动脉分割问题描述为一个树分割问题，其中训练集是一组冠状动脉树，预测值也被构造成一个树结构。该作业中的输入树如下。对于动脉树G中的每个节点J，横截面视图取自中心线垂直方向上的CCTA体积。我们进一步用主动脉强度和钙化阈值来标准化这个小斑块，以突出这两个重要区域。最后，归一化切片与原始切片连接，结果是与节点J相关联的树通道图像xj。形式上，目标是学习非线性函数(H1，HJ)=W(x1，xJ)(H_1，H _ J)=适马W (X _ 1，x_J)(H167，xJ67)=图3显示了所提出的树结构分割框架的概述。
在我们的网络中，我们将结构化的信息构建在一个统一的神经网络中，该网络可以进行端到端的训练。它有三个模块：编码器、树形结构的ConvGRU和解码器。编码器01phi01从输入数据中提取区分特征，得到每个节点j的多尺度表示xj，Tree ConvGRU模块PS ip1对冠状动脉的解剖结构进行建模，生成特征图Hj，并对新提取的解剖特征进行编码。基于编码器生成的特征图和树形结构ConvGRU，解码器varphi生成最终预测Pj。
该图总结了建议的树形结构分割网络。系统的输入是一个输入树V，即把图像组织成一个树形结构。p输出也组织成树形结构。树分割网络由两部分组成：带有编码器的FCN骨干网络01phi01，用于学习和预测鉴别特征的解码器varphi，以及用于模拟解剖结构的ConvGRU层PS。FCN骨干网的ConvGRU层和树形结构由所有树节点共享。细节如图4所示。
这不是迟到的借口。那不可能是你迟到的原因。非整倍体存在的原因。贝拉不擅长找借口。辩护是不可原谅的。找个借口，道奇。找借口。没有理由。
示例；“这是道歉餐”；apoorexcuseforanautomobile '
adefenseofsomefifiecebehaviorsomafiletokeepmiseetc .”hekeptfindingexcusestostay”；“everydayheadanewallibortgetingjob”；“histranparentselfealignation是不可接受的”
同义词：不在场证明，借口，自卫，
