May, 2018

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

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TL;DR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。
convolutional neural networkwhite matter lesion segmentationmultiple sclerosisintensity domain adaptationminimum number of annotated 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

  • 基于级联 3D 卷积神经网络方法的自动化多发性硬化病变分割改进

    本文介绍了一种基于三维卷积神经网络的级联模型用于多发性硬化患者影像的白质病变分割方法，并在公共数据集 MICCAI2008 和两个私有临床数据集上进行了精度评估，表现优于其他已知方法。

    Feb, 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

  • 基于终身学习的跨扫描仪和协议的脑 MR 分割方法

    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。

    May, 2018

  • 使用对抗性损失对卷积神经网络进行生物医学图像分割的无监督跨模态域自适应

    本文提出一种基于对抗学习的无监督域适应框架，通过一个域适应模块和一个域批判模块来实现不同模态医学图像分割的跨域问题，无需使用目标域标签信息，仅利用 MRI 图像训练的卷积神经网络适应非配对的 CT 数据来进行心脏结构分割，取得了良好的结果。

    Apr, 2018

  • 基于对抗神经网络的无监督领域自适应脑损伤分割

    该研究使用对抗神经网络进行无监督的领域自适应来训练一种分割方法，此方法更加稳健，并且不需要对测试领域进行任何注释，该系统在对两种头部 CT 数据进行测试时，得到的分割精度非常接近于有监督领域自适应的上限。

    Dec, 2016

  • 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

  • 监督深度卷积模型的单次适应

    本文探讨了深度卷积神经网络是否能解决数据集偏差问题以及在新领域适应的方法，并且通过实验展示了在可视化领域适应数据集能提高深度模型识别性能。

    Dec, 2013

  • 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

  • 利用卷积神经网络提高医学图像分割中的校准性和超出分布检测能力

    本研究采用多任务学习的方法解决了小型医学图像数据集训练卷积神经网络模型的挑战性问题，并通过对多个数据集进行训练，以识别不同情境下的感兴趣器官并提高模型输出的准确性和可靠性。同时，基于卷积神经网络特征图的频谱分析方法在检测测试图像的 “出域” 数据方面，表现出明显优势。

    Apr, 2020