Jun, 2016

V-Net: 用于体积医学影像分割的全卷积神经网络

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TL;DR本文提出了一种基于全卷积神经网络的三维图像分割方法，通过优化 Dice 系数的目标函数，应对前景和背景体素数量极不平衡的情况，并通过数据增强技术提高数据样本的数量和多样性，实验结果表明该方法在肺部三维图像分割任务中取得了较好的性能。
convolutional neural networks3d image segmentationmri volumesdice coefficientdata augmentation
发现论文，激发创造
  • 基于 CNN 的医学图像分割

    通过使用三维卷积神经网络结构以及针对标注数据稀少、标注实例失衡和三维医学图像处理困难等问题进行改进与优化，本论文应用于医学图像分割领域，实现了在手部和脑部 MRI 图像上的分割与验证。

    Jan, 2017

  • V-NAS：体积医学图像分割的神经结构搜索

    本文提出了一种名为 V-NAS 的网络结构搜索方法，它可以自动判断不同情况下选择 2D、3D 或 Pseudo-3D 卷积层，该方法在医学图像分割任务中很好地表现，在 3 个公共数据集上进行评估，分别为 NIH 胰腺数据集、来自医学分割十项全能挑战的肺和胰腺数据集， 无论是正常器官（NIH 胰腺）还是异常器官（MSD 肺肿瘤和 MSD 胰腺肿瘤），V-NAS 都明显优于其他先进技术，而且该搜索到的网络结构可以很好地推广到其他数据集中，并且具有鲁棒性和实用性。

    Jun, 2019

  • 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

  • 一种用于体积医学图像分割的 3D 粗 - 细框架

    本研究采用 3D 卷积神经网络对容积式医学图像进行分割，并提出了一种新的 3D 粗到细的框架，该框架不仅有效而且高效可靠，与 2D 方法相比取得更好的效果，并在临床应用中得到了可靠性保证。

    Dec, 2017

  • 上下文嵌入学习用于增强三维图像分割的二维网络

    该研究旨在通过上下文嵌入学习方法增强二维卷积神经网络以更好地进行三维图像分割，结果表明该方法能够有效利用层间上下文信息并提高分割性能。

    Apr, 2024

  • 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

  • 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

  • 基于超级图像的分割: 3D 医学图像分析中的新 2D 视角

    为了解决 3D 卷积神经网络在医学影像识别中时间和计算效率低的问题，本文提出将体数据转化为 2D 超级图像，使用 2D 网络用于分割任务，具有实用价值和吸引更多相关研究的意义。

    May, 2022

  • 关于 3D 卷积神经网络的紧凑性，效率和表示性：以脑区分为先验任务

    通过采用扩张卷积和残差连接等现代卷积神经网络的高效和灵活的元素，该研究提出了一种高分辨率、紧凑的卷积神经网络，用于分割体积图像，并证明了其比现有的体积分割网络更紧凑，能够对大规模图像数据进行 3D 表示的学习，应用于神经解剖学结构的分割。同时也展示了通过 dropout 实现体素级不确定性估计的可行性。

    Jul, 2017

  • 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