Nov, 2017

基于平衡聚焦 U-Net 的多类别和类别不平衡标记分割，用于部署的支架内自动化 3D 形态实例化

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TL;DR本文提出了一种基于 Equally-weighted Focal U-Net 的自动化 3D 形状实例化方法，证明该方法在标记分割和 3D 形状实例化方面具有较高的精度，对于机器人路径规划也具有重要意义。
fenestrated endovascular aortic repair3d shape instantiationmarker segmentationequally-weighted focal u-netrobotic path planning
发现论文，激发创造
  • 使用 3D 聚焦调制 UNet 进行颅内动脉瘤的弱监督分割

    使用 FocalSegNet 和条件随机场（CRF）后处理的弱监督学习技术，可以从时间飞行磁共振血管成像（MRA）的粗略标签中获取精细的未破裂颅内动脉瘤（UIAs）分割，具有 0.68 的 Dice 分数和 0.95 毫米的 95% Hausdorff 距离。与现有技术相比，FocalSegNet 表现出更好的性能，并且焦点调制技术对该任务有益。

    Aug, 2023

  • 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

  • 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

  • Swin UNETR 与统计形状建模的集成用于膝盖的半自动分割和关节软骨的生物力学建模

    本研究通过使用半自动分割算法来增强个体化膝关节有限元（FE）建模，结果表明该分割算法能够有效地创建准确的膝关节有限元模型。

    Sep, 2023

  • X 射线荧光透视下导管的全自动实时分割

    本文提出了一种基于深度卷积神经网络的实时方法，用于在 2D X 射线透视序列中分割导管和导丝，使其在 X 射线成像指导下的介入手术中能够自动检测和追踪，该方法在 25 个介入操作的 237 个 X 射线序列图像上进行训练和测试，得到了极高的分割精度。

    Jul, 2017

  • 增强即自动网络：面向医学图像分割的增强驱动对比多视角学习

    该研究提出了一种高效的多视图学习框架，通过与各种变换的多个增强视图进行比较，对比学习不变的血管特征表示，以克服数据短缺问题并提高泛化能力，同时将注意机制集成到卷积神经网络中，用于进一步捕捉复杂的连续曲线状血管结构。该方法在 CHASE-DB1 数据集上验证，使用 UNet 结构获得 83.46% 的最高 F1 得分和 71.62% 的最高 IoU 得分，分别超过现有基准 UNet 方法的 1.95% 和 2.8%。该方法的快速训练和高效实施特性支持实际应用和部署。

    Nov, 2023

  • 从单平面透视影像中重构三维导丝形状

    我们提出了一种利用 CathSim 和 3D-Fluoroscopy Guidewire Reconstruction Network (3D-FGRN) 重建三维导线的新方法，该方法能够与传统的三角化方法在模拟单平面荧光成像中达到相同水平，有效地证明了该网络作为传统方法的有希望的替代品。

    Nov, 2023

  • 一个神经网络进行全局的医学三维图像分割系统：一种通用的轻量级准确分割系统

    研究介绍了一个简单而彻底评估的深度学习框架，应用于任意医学图像体的分割，同时不需要任务特定的信息和人为干预。该系统基于一个固定的模型拓扑和固定的超参数集，排除了模型选择的过程和方法级别的过拟合。此外，使用多平面数据增强，结合了一个基于常见 U-Net 的 2D 架构，让 2D 模型学习表示 3D 图像体的表示方法，从而提高了泛化性能。

    Nov, 2019

  • 实时在术中 X 射线中的导丝追踪和分割

    提出了一种用于实时导丝分割和跟踪的两阶段深度学习框架，包括一个用于精确定位导丝的 Yolov5s 检测器和一个用于分割导丝的新颖高效网络，通过定量和定性评估证明该方法在临床术中图像上表现出更高的鲁棒性和比当前技术更好的性能。

    Apr, 2024

  • 使用经过大量增强的高分辨率三维 ResUNet 进行自动主动脉分割：对 SEG.A 挑战的贡献

    自动分割三维医学图像中的主动脉是一项重要且困难的任务，本研究提出了一种基于深度编码 - 解码架构的全自动算法，通过数据预处理和增强来解决低数据量情况下的主动脉分割问题，并在测试中获得了较高的稳定性和 Dice 分数。

    Oct, 2023