将完全卷积和循环神经网络相结合进行三维生物医学图像分割

Sep, 2016

将完全卷积和循环神经网络相结合进行三维生物医学图像分割

Combining Fully Convolutional and Recurrent Neural Networks for 3D Biomedical Image Segmentation

Jianxu Chen, Lin Yang, Yizhe Zhang, Mark Alber, Danny Z. Chen

TL;DR该论文提出了一种新的基于深度学习的 3D 医学图像分割方法，该方法采用了全卷积神经网络和递归神经网络相结合的方式，能够充分利用体像素在不同维度上的相关性以提高分割性能。

Abstract

Segmentation of 3D images is a fundamental problem in biomedical image analysis. deep learning (DL) approaches have achieved state-of-the-art segmentation perfor- mance. To exploit the 3D contexts using neural networks<

3d image segmentation deep learning neural networks anisotropism biomedical images

发现论文，激发创造

3D 生物医学分割的联合序列学习和跨模态卷积

本文提出了一个基于深度神经网络的编码器 - 解码器结构，包含跨模态卷积层以整合不同模态的 MRI 数据和卷积 LSTM 以建模 2D 切片序列，通过加权和两阶段训练来处理标签失衡，并在 BRATS-2015 数据集上实验表明超越了现有的生物医学分割方法。

Apr, 2017

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 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

基于双向 RNN 的 3D 医学图像分割少样本学习

本文提出了一种基于 3D 少样本学习的器官分割框架，通过学习支撑数据的 2D 片段与查询图像之间的关系，包括一个学习编码特征的双向门控循环单元（GRU），以及在使用任意支撑和查询数据之前通过迁移学习方法更新模型来适应目标图像和器官的特征。在三个 3D CT 数据集上测试，该模型的性能显著优于最先进的少样本分割模型，并且与使用更多目标训练数据训练的完全监督模型相当。

Nov, 2020

V-Net: 用于体积医学影像分割的全卷积神经网络

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。

Jun, 2016

一种新的集成学习框架用于三维生物医学图像分割

提出了一种新的集成学习框架，其结合了 2D 和 3D 模型的优点，通过全卷积网络基于元学习器来提高 2D 和 3D 模型的结果，实现了在完全监督、半监督和转导设置下，相对于最先进的图像分割方法，取得了优越的性能。

Dec, 2018

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

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

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

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。

Mar, 2016