May, 2018

基于终身学习的跨扫描仪和协议的脑 MR 分割方法

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TL;DR我们提出了一种基于多领域学习的解决方案，通过使用共享卷积过滤器和领域特定批归一化层对单个卷积神经网络进行调谐，从而在不同域的数据中进行 MRI 图像结构分割，仅使用几个（约 4）标记图像就能实现性能优越。
convolutional neural networkssegmentationmulti-domain learningbatch normalizationmr images
发现论文，激发创造
  • MRI 领域自适应的迁移学习：应用于脑部病变分割

    本研究探讨了如何将一个训练于遗留数据集上的深度卷积神经网络成功适应于新数据集，结果表明，只需用两个新样本对模型进行微调即可较好地适应。

    Feb, 2017

  • 使用卷积神经网络的多发性硬化症病变分割中的一次性领域适应

    这篇研究分析了针对多发性硬化症患者图像的自动白质病变分割方法的卷积神经网络方法，重点研究了领域适应性对准确性的影响，并评估了在新领域中需要重新训练的最小图像数量和最小图层数量以获得可比较的准确性。

    May, 2018

  • 多模态医学图像的多任务深度学习分割

    本文研究使用单个卷积神经网络对不同成像模式下的医学图像进行分割的方法，实验结果表明这种方法在不同任务中具有相当的分割性能，证明了卷积神经网络结构的高容量性。因此，可以在医学实践中使用单个系统进行自动分割任务，而无需进行任务特定的训练。

    Apr, 2017

  • 基于深度神经网络的多发性硬化症病变和神经解剖分割

    本文探讨基于卷积神经网络（CNN）的分割解决方案，以提供多模式磁共振成像的快速，可靠的病变和灰质结构分割，重点研究了基于 2016 MSSEG 训练数据集上的两个完全卷积 CNN 架构的性能，并比较了其他方法的性能表现。

    Jan, 2019

  • 使用远程 2D 上下文的 3D 卷积神经网络进行肿瘤分割

    提出了一种基于卷积神经网络的肿瘤分割方法，采用多种序列图像，结合 2D 和 3D 上下文，通过级联 2D-3D、子网络处理缺失图像序列等策略提高了效率，在 BRATS 2017 竞赛中良好表现，可用于各种分割任务。

    Jul, 2018

  • 应用深度神经网络进行解剖学脑分割

    采用深度人工神经网络，通过不同尺度的输入信息实现对人类脑磁共振成像的自动分割，无需非线性图像配准，对于全脑的解剖分割具有较好效果，为该领域提供了新的技术路线。

    Feb, 2015

  • MRI 中基底核分割的 3D 卷积神经网络：一项大规模研究

    本研究针对 MRI 中的次皮质脑结构分割，提出了一种 3D 全卷积神经网络。通过采用小核允许更深层次的架构，将中间层输出嵌入到最终预测中，提高了特征提取的一致性和细粒度信息的准确性。在两个公开数据集上的实验表明，该方法在大规模神经解剖学成像研究中具有很强的鲁棒性和高效性。

    Dec, 2016

  • 基于 CNN 的医学图像分割

    通过使用三维卷积神经网络结构以及针对标注数据稀少、标注实例失衡和三维医学图像处理困难等问题进行改进与优化，本论文应用于医学图像分割领域，实现了在手部和脑部 MRI 图像上的分割与验证。

    Jan, 2017

  • 基于课程领域自适应的城市场景语义分割方法

    在城市场景语义分割中，我们提出一种课程学习的方法来尽可能减小真实和合成数据之间的差距。该方法采用先易后难的策略，对全局标签分布和本地超像素标签分布进行先验知识的推断，并在此基础上训练语义分割网络。在两个数据集和两种 Backbone 网络上，我们的方法表现优于基线，并且进行了广泛的实验研究。

    Dec, 2018

  • 城市场景语义分割的课程域自适应

    本论文介绍一种基于课程式学习（curriculum-style learning）的方法，通过学习全局标签分布和局部分布来缓解城市风景语义分割中真实图像和合成数据之间的领域差异，并在两个数据集和两个骨干网络上的实验中表现优异。

    Jul, 2017