CVPRJun, 2017

使用卷积神经网络自动解释颈动脉 intima-media 厚度视频

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TL;DR本文介绍了一种基于卷积神经网络的自动化心血管疾病风险评估方法，采用超声视频分析方法以实现颈动脉内膜 - 媒体厚度的精确测量，并且与传统方法相比优势明显。
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发现论文，激发创造
  • 基于充气式 3D 卷积 - Transformer 的超声视频弱监督颈动脉狭窄分级

    本研究提出了一种基于视频分类的自动颈动脉狭窄分级框架，采用弱监督学习和引入 AMDF 转换器编码器进行多维度特征融合，从大规模的颈动脉超声图像视频数据集中有效地区分颈动脉狭窄，优于强基线模型。

    Jun, 2023

  • 非对比 CT 扫描上的自动斑块检测和 Agatston 评分估计：多中心研究

    本多中心研究旨在使用 3D 多类别 nnU-Net 验证一种自动化心脏斑块检测模型，以用于门控和非门控的非对比度胸部 CT 体积，证明了 nnU-Net 语义分割管道如何适应于检测冠状动脉和瓣膜斑块，并展示了使用线性修正时，nnU-Net 深度学习方法在胸部非对比度 CT 扫描中准确估计 Agatston 分数的能力，相较于手动的 Agatson 评分，在非门控 CT 扫描中，自动化 Agatston 评分显示了线性回归斜率为 0.841 和截距为 + 16 HU（R2 = 0.97），这些结果比先前检测自动化 Agatston 评分的工作有所改进。

    Feb, 2024

  • 多任务深度学习用于准确风险分层和冠脉 CT 血管造影患者下一步预测

    多任务深度学习模型用于冠状动脉计算机断层扫描（CCTA）患者风险分层和下游测试选择。模型在冠状动脉疾病风险分层和预测下游测试方面取得了良好的准确性，并能在临床实践中对风险分层和治疗带来新的变革。

    Sep, 2023

  • 级联卷积神经网络用于延迟增强心脏磁共振图像的自动心肌梗死分割

    本文提出了使用级联卷积神经网络从心脏 MRI 图像中，自动分割心肌梗死相关区域的方法，并在 MICCAI 2020 EMIDEC 数据集上，取得优异的分割表现。

    Dec, 2020

  • SAM-VMNet：冠状动脉造影血管分割的深度神经网络

    我们提出了一种新颖的体系结构 SAM-VMNet，它结合了 MedSAM 的强大特征提取能力和 VM-UNet 的线性复杂性视觉状态空间模型的优势，具有更快的推理速度和更强的数据处理能力，实现了 CTA 图像的更高分割准确性和稳定性。

    Jun, 2024

  • 使用深度学习自动测量股动脉内膜剥脱术患者的血管钙化

    动脉粥样硬化是一种影响大动脉的慢性炎症性疾病；使用深度学习模型分割 CTA 图像中的血管系统以及计算血管钙化程度的 Metric，可提供医学专业人员对腹主动脉和膝下的钙化进行快速准确的评估。

    Nov, 2023

  • 基于最大强度投影的卷积神经网络在 CT 扫描中的肺结节自动检测

    利用最大强度投影图像（MIP）改进基于卷积神经网络的自动肺结节检测，可获得更高的敏感性和更少的假阳性。

    Apr, 2019

  • 黑血 MRI 中颈动脉壁分割的基于不确定性的质量保证

    应用深度学习模型于大规模数据集需要自动质量保证的方法，本文研究了不确定性在模型预测中的应用，并发现不确定性度量可以作为错误检测和自动质量保证的代理，并为大规模数据集提供了自动质量保证工具。

    Aug, 2023

  • TransONet: 使用深度学习自动分割计算机断层扫描血管造影中的血管

    通过提出基于深度学习模型的方法，可以高效且准确地分割 CTA 图像中与周围动脉疾病（PAD）手术相关的下行主动脉至髂分叉和下行主动脉至膝盖部分，为医学专业人员分析血管系统健康提供了有价值的工具。

    Nov, 2023

  • 多轴视觉变换器的冠状动脉 CT 血管造影 CAD-RADS 评分：一个临床启发的深度学习流程

    本研究提出了一种快速、准确的冠状动脉疾病筛查和评估方法，基于深度学习和多轴视觉变压器架构，自动对计算机断层扫描成像进行分类和评分，并不需要人工干预。

    Apr, 2023