Mar, 2016

基于多尺度 3D 卷积神经网络和完全连接条件随机场的高效脑部病变分割

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TL;DR本文介绍了一种分割脑损伤的新方法，主要采用 3D 卷积神经网络，同时处理不同尺度的图像，通过实验证明具有更好的性能。
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发现论文，激发创造
  • 一种集成 FCNN 和 CRF 的深度学习模型用于脑肿瘤分割

    开发了一种结合全卷积神经网络和条件随机场的新型脑肿瘤分割方法，该方法基于图像块和图像切片训练多个深度学习模型，并将它们组合起来使用投票策略进行脑肿瘤分割。实验证明，该方法在多模态脑肿瘤影像分割方面取得了竞争性的性能，可以实现逐层切片的快速分割。

    Feb, 2017

  • MRI 中基底核分割的 3D 卷积神经网络：一项大规模研究

    本研究针对 MRI 中的次皮质脑结构分割，提出了一种 3D 全卷积神经网络。通过采用小核允许更深层次的架构，将中间层输出嵌入到最终预测中，提高了特征提取的一致性和细粒度信息的准确性。在两个公开数据集上的实验表明，该方法在大规模神经解剖学成像研究中具有很强的鲁棒性和高效性。

    Dec, 2016

  • 使用 3D 卷积神经网络和后验 CRF 在医学图像中进行语义分割的端到端方法

    本文提出一种名为后验概率 CRF 的全新的端到端训练方法，该方法将 3D 全连接 CRF 应用于 CNN 的后验概率中，并一起优化 CNN 和 CRF，实验结果表明我们的方法在白质高信号区分割上表现优于 CNN，后处理 CRF 和不同的端到端训练 CRF 方法。

    Nov, 2018

  • 基于级联全卷积神经网络和三维条件随机场的 CT 肝脏和病变自动分割

    本文介绍了使用级联的全卷积神经网络和密集的 3D 条件随机场来自动分割 CT 腹部图像中的肝脏和病变的方法，实现了对肝脏和病变的语义分割，其 Dice 分数超过 94％，每个体积计算时间低于 100 秒。

    Oct, 2016

  • MRI 实时脑肿瘤分割的 3D 扩张多纤网络

    本文介绍了一种高效的 3D 卷积神经网络，采用 3D multi-fiber unit 并使用 3D dilated convolutions 来构建多尺度特征表示，以达到实时密集体积分割的目的，并在 BraTS-2018 挑战数据集上的实验结果表明，该神经网络架构在高保真度的前提下大大降低了计算成本。

    Apr, 2019

  • 三维卷积神经网络用于胶质母细胞瘤分割

    本文提出了一种基于 3D 全卷积神经网络模型并利用预定义的高斯差分滤波器进行真正的 3D 卷积来学习 3D 肿瘤 MRI 数据的新方法，该方法能够识别 MRI 上的高级肿瘤结构，具有比现有方法更好的性能。

    Nov, 2016

  • 使用远程 2D 上下文的 3D 卷积神经网络进行肿瘤分割

    提出了一种基于卷积神经网络的肿瘤分割方法，采用多种序列图像，结合 2D 和 3D 上下文，通过级联 2D-3D、子网络处理缺失图像序列等策略提高了效率，在 BRATS 2017 竞赛中良好表现，可用于各种分割任务。

    Jul, 2018

  • 基于级联的三维全卷积网络在医学图像分割中的应用

    通过在多个解剖结构 (从大器官到细小血管) 的计算机断层扫描手动标记的数据上训练多分类的三维卷积神经网络，该研究展示了基于三维全卷积神经网络的医学图像语义分割的实现和鲁棒性的突破，所提出的粗略到精细的两阶段方法达到了最先进水平。

    Mar, 2018

  • 基于密集连接 3D 卷积神经网络的 MRI 肿瘤分割

    本研究提出了基于 3D CNN 的新型分割网络对 Glioma 进行自动分割，该方法利用 MRI 数据帮助病灶分割，分类准确率较高，是一种有效和高效的病灶分割方法，可以帮助研究和评估 Glioma 的治疗效果。

    Jan, 2018

  • 基于深度神经网络的多发性硬化症病变和神经解剖分割

    本文探讨基于卷积神经网络（CNN）的分割解决方案，以提供多模式磁共振成像的快速，可靠的病变和灰质结构分割，重点研究了基于 2016 MSSEG 训练数据集上的两个完全卷积 CNN 架构的性能，并比较了其他方法的性能表现。

    Jan, 2019