一种用于体积医学图像分割的 3D 粗 - 细框架

Dec, 2017

一种用于体积医学图像分割的 3D 粗 - 细框架

A 3D Coarse-to-Fine Framework for Volumetric Medical Image Segmentation

Zhuotun Zhu, Yingda Xia, Wei Shen, Elliot K. Fishman, Alan L. Yuille

TL;DR本研究采用 3D 卷积神经网络对容积式医学图像进行分割，并提出了一种新的 3D 粗到细的框架，该框架不仅有效而且高效可靠，与 2D 方法相比取得更好的效果，并在临床应用中得到了可靠性保证。

Abstract

In this paper, we adopt 3d convolutional neural networks to segment volumetric medical images. Although deep neural networks have been proven to be very effective on many 2D vision tasks, it is still challenging

3d convolutional neural networks medical images segmentation spatial information pancreas segmentation

发现论文，激发创造

基于级联的三维全卷积网络在医学图像分割中的应用

通过在多个解剖结构 (从大器官到细小血管) 的计算机断层扫描手动标记的数据上训练多分类的三维卷积神经网络，该研究展示了基于三维全卷积神经网络的医学图像语义分割的实现和鲁棒性的突破，所提出的粗略到精细的两阶段方法达到了最先进水平。

Mar, 2018

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

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

基于体积融合网络的二维和三维器官分割之间的连接

本文提出了一种新颖的方法，利用 2D 网络对不同视角进行器官分割训练，并构建一个 3D 立体融合网络（VFN）来融合 2D 分割结果，VFN 相对较浅，包含的参数比大多数 3D 网络少，从而使得我们的框架更加高效，我们提出了一个名为交叉增强的新颖策略，最终在多个具有挑战性的腹部器官上验证了我们的框架在分割准确性和稳定性上优于现有的 2D 和 3D 方法。

Apr, 2018

基于全面嵌套卷积神经网络的胰腺自动定位与分割的空间聚合

本研究提出了一种基于深度学习的自动化系统，使用 3D CT 扫描实现胰腺的定位和分割来解决医学图像分析中的器官分割问题，并在公开数据集上进行了四倍交叉验证的定量评估。

Jan, 2017

多光子显微镜血管成像的深度学习卷积神经网络分割

本研究旨在为自由使用的 2 光子血管显微镜成像数据集提供一种深度学习框架，该框架基于 2D 和 3D 卷积滤波器 (ConvNet)。这种 2D 和 3D 混合体构架的分割结果表明，这对于分割体积性血管成像是有很好的推广潜力的。

Jun, 2016

基于超级图像的分割: 3D 医学图像分析中的新 2D 视角

为了解决 3D 卷积神经网络在医学影像识别中时间和计算效率低的问题，本文提出将体数据转化为 2D 超级图像，使用 2D 网络用于分割任务，具有实用价值和吸引更多相关研究的意义。

May, 2022

一种新的集成学习框架用于三维生物医学图像分割

提出了一种新的集成学习框架，其结合了 2D 和 3D 模型的优点，通过全卷积网络基于元学习器来提高 2D 和 3D 模型的结果，实现了在完全监督、半监督和转导设置下，相对于最先进的图像分割方法，取得了优越的性能。

Dec, 2018

用于腹部多器官分割的多尺度金字塔 3D 全卷积网络

本文提出一种新的方法通过采用自动上下文来利用多尺度堆叠 3D FCN 金字塔，从而提高分辨率执行语义分割。我们在手动注释的 377 个胃手术的 CT 影像数据集上训练和验证模型，并获得近 90％的 Dice 分数。

Jun, 2018

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