Feb, 2017

医学图像分割中基于归一化输入的迭代估计学习

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TL;DR本文介绍了一种简单而强大的医学图像分割方法，该方法将 Fully Convolutional Networks（FCNs）与 Fully Convolutional Residual Networks（FC-ResNets）相结合，并利用可训练的预处理对低容量 FCN 模型进行标准化，以获得多模态医学图像的高精度分割结果。
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发现论文，激发创造
  • 一种深度水平集方法用于图像分割

    本文提出一种新的图像分割方法，该方法将全卷积神经网络 (FCN) 与水平集模型相结合。相较于单独使用 FCN，该集成方法可以结合平滑和先验信息来实现准确的分割。此外，该模型将水平集模型与训练相集成，从而可以在半监督模式下使用未标记的数据进行训练。本文使用两种医学成像数据（肝 CT 和左腔室 MRI 数据）证明了该集成方法在很少的训练数据可用的情况下也能够取得良好的性能，优于单独使用 FCN 或水平集模型。

    May, 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

  • 全卷积神经网络用于人群分割

    本研究提出了一种快速卷积神经网络 (FCNN)，并使用多阶段的深度学习来整合外观和动态线索进行人群分割，成功使用我们自己创建的具有 235 和 11 个场景的人群分割数据集对我们的方法进行了评估。

    Nov, 2014

  • 卷积层和循环层的优势结合：一种适用于语义分割的混合网络

    探讨了如何在图像识别的语义分割领域中，采用 ReNet 层代替全卷积神经网络中的级联卷积和池化层来使局部感受野具有全局信息，并开发了一种新的混合深层 ReNet（H-ReNet）模型，经实验证明其在 PASCAL VOC 2012 基准测试中的识别准确度比 Piecewise、CRFasRNN 和 DeepParsing 高 3.6%、2.3% 和 0.2%。

    Mar, 2016

  • 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

  • 用于腹部多器官分割的多尺度金字塔 3D 全卷积网络

    本文提出一种新的方法通过采用自动上下文来利用多尺度堆叠 3D FCN 金字塔，从而提高分辨率执行语义分割。 我们在手动注释的 377 个胃手术的 CT 影像数据集上训练和验证模型，并获得近 90％的 Dice 分数。

    Jun, 2018

  • 深度医学图像分割的置信度校准与预测不确定性估计

    本文研究了医学图像分割中全卷积神经网络的预测不确定性估计，包括使用 Dice 损失和交叉熵损失进行的分割质量和不确定性估计比较，基于批归一化和 Dice 损失的网络置信度校准及模型集成方法，以及有关医学图像分割的结构分割质量预测和检测等方面的研究。通过广泛的实验验证了这些内容，提出了用于置信度校准的实用方案，并表明模型集成可提高其置信度校准度。

    Nov, 2019

  • 精度生物医学图像分割的完全卷积网络量化

    本文旨在探讨量化技术在深度神经网络（DNN）和全卷积神经网络（FCN）的生物医学图像分割中的应用，而不是仅仅将其用于降低内存和计算复杂度。实验结果表明，在 MICCAI Gland 数据集上，我们的方法不仅优于现有的技术，而且可以使内存使用降低多达 6.4 倍。

    Mar, 2018

  • 全卷积网络在一般图像恢复问题中能否表现良好？

    本文提出了一种基于全卷积网络 (FCN) 的彩色图像恢复方法，该方法通过学习直接将受损图像映射到干净图像的端到端映射，实现了盲图像修复并在图像去噪方面表现超过传统稀疏编码方法并有着与最先进方法相当的性能。

    Nov, 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

    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。

    Sep, 2016