Jul, 2017

用对抗训练和扩张卷积进行脑部 MRI 分割

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TL;DR本文介绍了使用对抗训练方法改进卷积神经网络在 MRI 分割中的应用，结果表明该方法能够显着提高 MRI 分割的性能。
convolutional neural networksgenerative adversarial networksmri segmentationadversarial trainingdice coefficients
发现论文，激发创造
  • MR 图像分割的逼真对抗数据增强

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    Jun, 2020

  • 医疗影像生成对抗网络：综述

    本文综述了在医学图像方面使用对抗性训练方案的最新进展，这种方法利用生成对抗网络，能够在不显式建模概率密度函数的情况下生成数据，具有域自适应、数据增强和图像处理等优点。

    Sep, 2018

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    本文提出使用对抗网络结合全卷积神经网络进行语义分割，提高在小型数据集上的患有侵袭性前列腺癌的 MRI 图像的分割准确性。

    Feb, 2017

  • 使用对抗网络进行语义分割

    本文提出一种对语义分割模型进行对抗训练的方法，通过训练一个卷积语义分割网络和一个对抗网络，可以检测和纠正真实分割地图与分割网络产生的高阶不一致性，实验结果表明，我们的对抗训练方法可以在 Stanford Background 和 PASCAL VOC 2012 数据集上提高准确性。

    Nov, 2016

  • 合成脑图像：用生成对抗模型弥合脑部映射中的差距

    使用深度卷积生成对抗网络（DCGAN）合成高保真和逼真的 MRI 图像切片，为医学影像研究提供深度学习技术的应用。

    Apr, 2024

  • GAN 增强：使用生成对抗网络进行训练数据增强

    本文使用生成式对抗网络（GAN）生成的合成数据来增加医学成像训练数据集的样本数量，从而提高监督式机器学习算法对图像分割任务的性能。

    Oct, 2018

  • 使用 3D 生成对抗网络实现脑部 MRI 超分辨率

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    Dec, 2018

  • 使用生成对抗网络进行医学图像合成的数据增强和匿名化

    本研究中，我们提出了一种使用生成性对抗网络通过在两个公共数据集上训练生成合成 MRI 图像的方法，以产生具有脑肿瘤的合成异常 MRI 图像。结果表明这些合成图像提供两个独特的好处，第一是作为数据增强的一种方式，可以提高肿瘤分割的性能，第二，证明了生成模型作为匿名化工具的价值，通过使用合成数据，实现了与实际患者数据训练具有可比性的肿瘤分割结果。这些结果为解决医学成像中机器学习面临的两个最大挑战，即病理发现的小发生率和患者数据共享的限制，提供了潜在的解决方案。

    Jul, 2018

  • 使用合成磁共振图像的脑肿瘤分割 ——GAN 和扩散模型的比较

    本文研究了利用生成模型如 GANs 构建的合成影像，其在大脑肿瘤分割任务上与真实影像训练的性能差异，发现实验结果在一定数据量下合成影像可以很好地训练神经网络，而常用的评估合成影像的指标无法很好地预测其在特定任务上的性能。

    Jun, 2023

  • 生成对抗网络用于大脑影像合成的综述

    本文主要介绍了使用生成对抗网络（GAN）进行医学图像合成的研究。作者总结了最近应用 GAN 进行交叉模态大脑图像合成的进展，包括 CT 合成 PET、CT 合成 MRI、MRI 合成 PET 以及相反的方向。

    May, 2023