DeepNAT:用于神经解剖分割的深度卷积神经网络
本文介绍了 QuickNAT 神经网络,该网络可在 20 秒内分割 MRI 大脑扫描图像,以用于快速的临床决策,并且达到了比现有技术更高的分割准确性和可靠性。
Jan, 2018
采用深度人工神经网络,通过不同尺度的输入信息实现对人类脑磁共振成像的自动分割,无需非线性图像配准,对于全脑的解剖分割具有较好效果,为该领域提供了新的技术路线。
Feb, 2015
本文提出了一种名为 SLANT 的方法,结合传统医学图像处理和深度学习, 提供了一种分布式多个独立 3D 全卷积网络进行高分辨率全脑分割的方法, 并将其应用于大量未标记扫描的辅助标签, 与传统多图谱分割方法相比,该方法的性能更优,并将计算时间从 > 30 小时缩短至 15 分钟。
Mar, 2019
该论文提出了一种基于深度神经网络的全自动脑肿瘤分割方法,利用卷积神经网络对肿瘤进行分析和识别从而改善传统方法的效能,得出的结果比现有的最优方法提升了 30 倍以上。
May, 2015
本研究提供了一种使用卷积神经网络(ConvNets)进行 CT 医学图像的器官或身体部位特异性解剖分类的方法,并演示了深度学习可用于训练非常可靠和准确的分类器,可进一步初始化计算机辅助诊断。
Apr, 2015
使用深度学习方法构建了一种名为 Deepbet 的快速、高精度的脑提取工具,其对磁共振成像数据进行了分割,并在交叉验证中表现出了新的最先进性能,Dice 分数中位数为 99.0%,优于现有的模型,而且相对于当前方法加速了约 10 倍。
Aug, 2023
该研究介绍了基于深度学习的自动化脑肿瘤分割技术,利用 3D U-Net 模型,通过大规模的脑 MRI 扫描数据集进行分割,并强调了数据预处理的重要性以及模型性能的优化。该综合框架展示了深度学习在自动化脑肿瘤检测中的功效,为临床实践提供有价值的支持。
Apr, 2024
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
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
利用深度学习模型 - AnatomyNet 可以自动分割头颈部 CT 图像中的 OARs,该模型的 3 个核心特点包括全容积编码方式、编码层中的 3D squeeze-and-excitation 剩余块、以及基于 Dice 分数和 focal loss 的新损失函数。相较于之前的分割方法,AnatomyNet 显著提高了分割精度(Dice 相似系数增加了 3.3%),同时可在 0.12 秒内处理完整个头颈部 CT 图像,并且无需或很少需要前 / 后处理步骤。
Aug, 2018