Oct, 2016

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

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 使用级联完全卷积神经网络自动分割 CT 和 MRI 体积中的肝脏和肿瘤

    该论文利用级联全卷积神经网络自动进行肝脏和肝脏病变的分段，以实现高质量的医学影像分析和临床诊断。论文结果表明，其分割结果和计算时间均较为准确和快速。

    Feb, 2017

  • 使用深度学习的检测辅助肝部病变分割

    本文使用卷积神经网络从计算机断层扫描中分割肝脏及其损伤部位，并通过检测器本地化损伤，提高了分割网络的准确性。

    Nov, 2017

  • 级联深度残差网络自动肝脏病变检测

    本研究采用一种基于深度残余网络 (ResNet) 的肝脏病变分割方法，通过级联 ResNet 架构和多尺度融合生成更精确的边界定义，该方法在 ISBI 2017 肝脏瘤分割挑战中获得第四名。

    Apr, 2017

  • 使用卷积神经网络和图割自动定位及分割三维肝部影像

    该研究提出了一种基于深度学习和图割优化的自动肝脏分割算法，可在临床设置中实现高效而准确的肝容积估算，可替代耗时且不可重复的手动分割方法。

    May, 2016

  • 使用深度卷积神经网络方法自动进行肝脏病变分割

    利用深度卷积神经网络，以 2.5D 方式对肝脏 CT 图像进行分割，并在 130 个 LiTS 训练数据集上进行训练，在 70 个测试 CT 扫描上取得了平均 Dice 分数 0.67，时隔 ISBI2017 会议后获得了该领域的第一名。

    Apr, 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

  • 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

  • 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

  • 基于联合肝分割的肝脏病变分割

    提出了一种用于计算机断层扫描（CT）图像中肝脏和肝脏病变联合分割的模型，该模型利用两个全卷积网络并置并端对端联合训练；在 2017 年 MICCAI 肝肿瘤分割挑战赛中，我们的方法在多种评估指标上达到了竞争性的肝脏和肝脏病变检测与分割分数，不同于其他表现优秀的方法，我们的模型不需要使用外部数据，并提出了一个简单的单阶段模型进行端到端的训练。然而，我们的方法几乎达到了顶尖的病变分割性能，并在保持高召回率的情况下实现了第二高的病变检测精度。

    Jul, 2017

  • 多阶段多目标 CT 扫描中的肝脏病变分割和检测

    通过在多个阶段运用神经网络进行多相计算机断层扫描，结合分割模型和单相训练，我们的方法在肝脏病变分割性能上取得了 1.6% 的改进，并降低了 8% 的主体间性能差异。

    Apr, 2024