Jun, 2018

用于腹部多器官分割的多尺度金字塔 3D 全卷积网络

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TL;DR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。
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

  • 基于特征金字塔网络和空间循环神经网络的腹部多器官分割

    近期 AI 的进展正在导致传统诊断方法的衰退，而实现端到端的诊断即将快速到来。超声图像分割是诊断过程中的重要一步，准确且稳健的分割模型加快了该过程，减轻了超声医生的负担。与以前的研究不同，我们考虑了超声图像的两个固有特征：（1）不同的器官和组织在空间尺寸上有所变化，（2）人体内部的解剖结构形成了相对恒定的空间关系。基于这两个想法，我们提出了一种新的图像分割模型，结合了 Feature Pyramid Network (FPN) 和 Spatial Recurrent Neural Network (SRNN)。我们讨论了为什么使用 FPN 来提取不同尺度的解剖结构，以及如何实现 SRNN 来提取腹部超声图像中的空间上下文特征。

    Aug, 2023

  • 使用多尺度特征抽象技术分割部分标记的多器官数据集

    本文提出了一种多尺度深度神经网络结构，利用多个部分标注的数据集进行多器官图像分割的训练，采用金字塔输入和特征分析结合的方法解决了来自不同尺度的特征融合所带来的语义鸿沟问题，并引入深度监督机制和自适应加权层，通过实现了 Pyramid Input Pyramid Output Feature Abstraction Network (PIPO-FAN)，在四个公开数据集上达到了非常好的效果。

    Jan, 2020

  • 基于级联全卷积神经网络和三维条件随机场的 CT 肝脏和病变自动分割

    本文介绍了使用级联的全卷积神经网络和密集的 3D 条件随机场来自动分割 CT 腹部图像中的肝脏和病变的方法，实现了对肝脏和病变的语义分割，其 Dice 分数超过 94％，每个体积计算时间低于 100 秒。

    Oct, 2016

  • 使用级联完全卷积神经网络自动分割 CT 和 MRI 体积中的肝脏和肿瘤

    该论文利用级联全卷积神经网络自动进行肝脏和肝脏病变的分段，以实现高质量的医学影像分析和临床诊断。论文结果表明，其分割结果和计算时间均较为准确和快速。

    Feb, 2017

  • 多尺度全卷积神经网络用于组织病理学图像分割：从核异常到全局组织结构

    该论文介绍了一种基于多种尺度的深度神经网络，用于组织病理学的诊断。实验表明，该神经网络能够在低计算成本下提高模型的性能，并有望广泛应用于组织病理学的深度诊断中。

    Sep, 2019

  • 一种用于体积医学图像分割的 3D 粗 - 细框架

    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。

    Dec, 2017

  • DeepOrgan: 多层深度卷积神经网络用于自动化胰腺分割

    本文提出了一种基于 ConvNets 和 CT 扫描的分层粗到细分割方法，用于自动识别和分割腹部内器官，特别是胰腺。在 82 名患者的 CT 图像上进行了交叉验证，结果表明该方法可以实现高达 83.6％±6.3％的分割准确率。

    Jun, 2015

  • 基于涂鸦的三分支多扩张网络的像素级和类别级一致性的多个腹部器官三维分割

    基于 CT 图像的腹部多器官分割是诊断腹部病变和后续治疗规划至关重要的一项任务。本研究提出了一种新颖的 3D 框架，通过两种一致性约束方法进行 scribble 辅助的多腹部器官分割，表明该方法优于现有的五种 scribble 辅助方法。

    Sep, 2023

  • 采用器官注意力网络和统计融合的腹部多器官分割

    使用器官注意力网络，结合反向连接，以 2D 视图特征分割 3D CT 体积中的腹部器官。统计融合不同方向上的 2D 视图，实现准确和鲁棒的分割结果。

    Apr, 2018