卷积神经网络在 MR 脑图像自动分割中的应用
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
本论文旨在研发一种基于 2D U-net 和 autocontext 的深度卷积神经网络，用于实时分割胎儿 MRI 切片中的胎儿大脑，并将其与其他两种方法进行比较，在正常和具有挑战性的测试集中取得了优异的性能表现。
Oct, 2017
本文提出了一种使用 U-Net 基于深度卷积神经网络的完全自动化脑肿瘤分割方法，该方法在 Multimodal Brain Tumor Image Segmentation (BRATS 2015) 数据集上进行了测试，并表现出良好的分割性能。
May, 2017
本文提出了一种完全自动化的使用深度卷积神经网络的脑肿瘤分割和分类模型，包括多尺度方法。与以前的工作相比，我们的提案的一个区别是，输入图像在不同的处理路径上以三个空间尺度进行处理。这个机制受到了人类视觉系统的内在操作的启发。所提出的神经模型可以分析包含三种类型肿瘤的 MRI 图像：脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤，并且不需要预处理输入图像以提前去除颅骨或椎骨部分。我们的方法在一个包含 233 名患者 3064 张切片的公开可用的 MRI 图像数据集上的性能与以前的经典机器学习和深度学习方法进行了比较。在比较中，我们的方法以 0.973 的肿瘤分类准确度明显高于使用相同数据库的其他方法。
Feb, 2024
本论文提出了一种使用深度学习训练的多标记胎儿脑部图像分割模型，利用自动选图和手动修复结合的多重配准策略来处理不可比较的胎儿脑部结构，采用标签平滑方法进行多噪声训练，使输出更准确，经测试后得到了更好的分割结果，有望成为胎儿 MRI 分析中提高准确度和可重复性的重要工具。
Mar, 2022
通过使用 MedNeXt 等卷积神经网络架构进行脑肿瘤分割，本研究在 BraTS-GoAT 挑战中的各种人群（如成人、儿科和非洲撒哈拉以南地区）的脑部 MRI 扫描图像中自动分割肿瘤，并通过大量的模型集成和后处理方法在未知验证集上表现良好，平均 DSC 为 85.54％，HD95 为 27.88。
May, 2024
本文研究使用单个卷积神经网络对不同成像模式下的医学图像进行分割的方法，实验结果表明这种方法在不同任务中具有相当的分割性能，证明了卷积神经网络结构的高容量性。因此，可以在医学实践中使用单个系统进行自动分割任务，而无需进行任务特定的训练。
Apr, 2017
本文介绍了一种基于三维卷积神经网络的级联模型用于多发性硬化患者影像的白质病变分割方法，并在公共数据集 MICCAI2008 和两个私有临床数据集上进行了精度评估，表现优于其他已知方法。
Feb, 2017
提供了一个公开可用的病理和非病理胎儿磁共振脑体积重建的数据库，覆盖 20 至 33 周的不同孕龄和 7 个不同的组织类别，以及对多种自动多组织分割算法准确性的量化评估。
Oct, 2020