Apr, 2017

多模态医学图像的多任务深度学习分割

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于多模态卷积神经网络的医学图像分割：图像融合方案研究

    本文提出了在监督医学图像分析中进行图像融合方案的概念架构，实现了基于卷积神经网络的三种图像融合方案，并将其结合成单个框架，用于同时分析多模式图像，检测软组织肉瘤的存在，并发现在特征级别融合的情况下，性能最好，但当任何图像模式存在大误差时，其鲁棒性会降低。

    Oct, 2017

  • 可扩展的多模态卷积网络用于脑肿瘤分割

    提出了一种新颖的可扩展多模式深度学习架构，利用新的嵌套结构，以显式利用跨模态或模式内深度特征，促使早期层结构化和稀疏化以使最终架构可扩展到多种模态， 并对脑肿瘤分割进行评估，显示其相对于传统连接方法的规正化效果。

    Jun, 2017

  • 基于深度神经网络的多发性硬化症病变和神经解剖分割

    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

  • 利用卷积神经网络提高医学图像分割中的校准性和超出分布检测能力

    本研究采用多任务学习的方法解决了小型医学图像数据集训练卷积神经网络模型的挑战性问题，并通过对多个数据集进行训练，以识别不同情境下的感兴趣器官并提高模型输出的准确性和可靠性。同时，基于卷积神经网络特征图的频谱分析方法在检测测试图像的 “出域” 数据方面，表现出明显优势。

    Apr, 2020

  • 基於深度卷積神經網絡的計算機輔助檢測：CNN 架構、數據集特徵和轉移學習

    该论文主要探讨了如何在医学成像领域中运用深度卷积神经网络实现计算机辅助检测。作者对不同的卷积神经网络结构进行了评估，并考虑了数据集规模和图像空间背景对性能的影响。文章还阐述了将 ImageNet 预训练模型迁移到医学成像问题中的有效性，并通过两个计算机辅助检测问题的实验展示了更好的性能。

    Feb, 2016

  • 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

  • 改进用于多样人群的卷积神经网络脑肿瘤分割

    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

  • 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

  • 基于深度卷积神经网络的医疗图像的解剖分类

    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