Aug, 2017

基于密集连接体积卷积神经网络的自动三维心血管 MR 分割

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TL;DR本研究提出了 DenseVoxNet，一种新的密集连接的三维卷积神经网络用于自动分割心脏和大血管结构。它具有最大化信息流、特征重用和辅助侧通道等三个优势，并在医疗应用中显著优于已有方法，达到更好的性能而参数更少。
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发现论文，激发创造
  • 多视角混合图卷积网络用于心血管 MRI 中的体素到网格重建

    我们提出了 HybridVNet，它是一种将标准卷积神经网络与图卷积无缝集成的新颖架构，可以高效地处理表面和体积网格，并通过图结构对其进行编码。我们的模型结合了传统卷积网络、变分图生成模型、深度监督和网格特定正则化，从 CMR 图像中高效生成高保真度和适合模拟的网格。

    Nov, 2023

  • 扩张卷积神经网络在先天性心脏病心血管 MR 分割中的应用

    本文介绍了一种自动分割方法，使用扩张型卷积神经网络 (CNN) 对患有先天性心脏病 (CHD) 的患者的心血管磁共振 (CMR) 中的心肌和血池进行分割，并对方法进行了有效性评估。该方法在对仅含有候选机关的图像进行处理的过程中表现良好并适应解剖变异。

    Apr, 2017

  • V-Net: 用于体积医学影像分割的全卷积神经网络

    本文提出了一种基于全卷积神经网络的三维图像分割方法，通过优化 Dice 系数的目标函数，应对前景和背景体素数量极不平衡的情况，并通过数据增强技术提高数据样本的数量和多样性，实验结果表明该方法在肺部三维图像分割任务中取得了较好的性能。

    Jun, 2016

  • DeepVesselNet: 三维血管造影体积中的血管分割、中心线预测和分叉点检测

    DeepVesselNet 是一种适用于血管图像分割的网络结构，主要使用 2D 十字卷积滤波器和合成数据集进行训练，能在降低计算复杂度的同时实现较高准确率。

    Mar, 2018

  • MRI 实时脑肿瘤分割的 3D 扩张多纤网络

    本文介绍了一种高效的 3D 卷积神经网络，采用 3D multi-fiber unit 并使用 3D dilated convolutions 来构建多尺度特征表示，以达到实时密集体积分割的目的，并在 BraTS-2018 挑战数据集上的实验结果表明，该神经网络架构在高保真度的前提下大大降低了计算成本。

    Apr, 2019

  • V-NAS：体积医学图像分割的神经结构搜索

    本文提出了一种名为 V-NAS 的网络结构搜索方法，它可以自动判断不同情况下选择 2D、3D 或 Pseudo-3D 卷积层，该方法在医学图像分割任务中很好地表现，在 3 个公共数据集上进行评估，分别为 NIH 胰腺数据集、来自医学分割十项全能挑战的肺和胰腺数据集， 无论是正常器官（NIH 胰腺）还是异常器官（MSD 肺肿瘤和 MSD 胰腺肿瘤），V-NAS 都明显优于其他先进技术，而且该搜索到的网络结构可以很好地推广到其他数据集中，并且具有鲁棒性和实用性。

    Jun, 2019

  • 密集体积到体积的血管边界检测

    介绍了一种叫做 I2I-3D 的 3D 卷积神经网络体系结构，用于在体积数据中预测边界位置，并且经过实验证明，该深度学习方法优于结构森林 3D 和 HED 等方法，适用于医疗数据的边界检测，同时能够捕捉到细微的结构。

    May, 2016

  • 提高心脏 MRI 深度学习分割方法的可信度

    本文提出了一种自动图像分割方法，基于 (Bayesian) 扩张卷积神经网络 (DCNN)，用于自动生成手头输入图像的分割掩模和空间不确定性地图，并利用人机交互设置结合分割和不确定性图来提高分割性能。该方法使用 ACDC 的 100 个心脏 2D MR 扫描中的左室腔、右室内膜和心肌 ED 和 ES 进行训练和评估，结果表明，可以使用 DCNN 获得低计算成本的有价值的空间不确定性图。

    Sep, 2018

  • H-DenseUNet: 面向 CT 体积下的肝脏和肿瘤分割的混合密集连接 UNet

    本文提出了一种新型的混合密集连接 UNet（H-DenseUNet）用于肝脏和肿瘤分割，该方法采用 2D DenseUNet 和 3D UNet 相结合的方式提取内部切片特征和聚合体积下的层次上下文信息，并通过混合特征融合（HFF）层联合优化模型。在 MICCAI 2017 肝肿瘤分割（LiTS）挑战数据集和 3DIRCADb 数据集上的评估表明，我们的方法在肿瘤分割结果上表现优于其他技术，而在单模型下，甚至可以取得具有一定竞争力的肝脏分割性能。

    Sep, 2017

  • 基于图卷积网络实现稳健的心脏分割

    使用图卷积神经网络的图结构消除心脏结构分割的解剖错误，实时预测结构轮廓点，并提出使用 U-Net 和图网络的模型间一致性作为输入和分割质量的预测指标。

    Oct, 2023