Jul, 2017

使用整体卷积网络的不平衡多类分割的广义 Wasserstein Dice 分数

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TL;DR本文提出了基于 Wasserstein 距离的类别 Dice 成绩及多尺度的全面卷积神经网络，用于实现更语义化的多类别脑肿瘤分割。
发现论文，激发创造
  • 广义 Dice 重叠作为高度不平衡分割的深度学习损失函数

    本论文针对 2D 和 3D 分割任务中出现的标签不平衡问题，探究了几种损失函数（如加权交叉熵函数、敏感度函数、Dice 损失函数）的表现及其对学习率的敏感性，并提出使用广义 Dice 重叠作为一个强韧而准确的损失函数，来实现在不平衡任务中的类别重新平衡。

    Jul, 2017

  • 基于改进的全卷积神经网络和分层 Dice 损失的脑肿瘤分割

    本研究采用多种流行的 FCNN 模型，在其基础上进行网络结构调整并使用分层 Dice 损失函数来提高基于 MRI 图像的脑肿瘤分割效果。经过大量实验对比，验证了新型网络和损失函数相比于传统方法在精度、召回率、mIoU 和 DSC 等性能指标上的有效性。

    Dec, 2017

  • BraTS 2020 挑战赛中的广义 Wasserstein Dice 分数、分布鲁棒深度学习和 Ranger 用于脑瘤分割

    本文探索了优化深度神经网络用于多类脑肿瘤分割的方法。作者在保持 3D U-Net 架构不变的前提下，对样本级别的损失函数，群体级别的损失函数和优化器进行了实验，分别采用了广义 Wasserstein Dice 损失，分布鲁棒优化和 Ranger 优化器。实验结果表明这些变化均提升了 Dice 分数和 Hausdorff 距离的表现。

    Nov, 2020

  • 医学图像分割的优化：在评估 Dice 分数或 Jaccard 指数时的理论和实践

    本文探讨了利用度量敏感损失函数训练卷积神经网络在分割任务中优于基于交叉熵损失函数的效果，特别是在关注分割性能度量指标如 Dice 分数和 Jaccard 指数时，採用度量敏感损失函数效果更好的结论。

    Oct, 2020

  • 关于内在不确定性背景下软 Dice 优化分割图的体积偏差的理论分析和实验证实

    通过理论分析和实验验证，本文比较了在 CNN 训练中使用交叉熵和 soft Dice 两种损失函数对于具有固有不确定性任务的性能影响，发现 soft Dice 优化可能会引入体积偏差，从而限制了该方法在临床上的应用。

    Nov, 2022

  • 使用 3D 完全卷积深度神经网络进行图像分割的 Tversky 损失函数

    本文提出了一种基于 Tversky 指数的损失函数来解决数据不平衡问题，在多发性硬化磁共振图像分割中实现更好的精确度和召回率，实验结果表明 Tversky 损失函数作为广义框架可以有效地训练深度神经网络。

    Jun, 2017

  • 论骰子损失函数的梯度及其模拟方法

    研究神经网络的监督语义分割的标准之一 --Dice 损失函数的梯度，并表明它具有非常小的动态范围，进而通过简单的元素乘法模拟它的监督方法，这一结论有助于理解和解释结果同时指导新损失函数的设计。

    Apr, 2023

  • 软骰子进行嘈杂图像分割

    本文研究医学图像分割中最受欢迎的损失函数之一：Soft-Dice loss，专注于在目标标签中存在噪声的情况下提供最优解决方案，通过阈值处理将软分割转换为硬分割可最大化 Dice 系数，实验结果证实理论结果。

    Apr, 2023

  • 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

  • 高度不平衡分割的边界损失

    基于轮廓空间的边界损失可弥补高度不平衡问题，结合标准区域损失，实现 N 维分割的深度网络架构，显著提高训练稳定性。

    Dec, 2018