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

利用深度完全卷积神经网络和集成模型自动检测老年健康人群中的白质高信号病变，取得 WMH Segmentation Challenge at MICCAI 2017 的第一名，同时提供关于系统组成成分的详细描述和定量分析。

Feb, 2018

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

本文研究了使用多尺度网络和显式的位置特征在卷积神经网络中，以将解剖结构位置信息与医学图像分析相整合，提高自动分割的准确性，实验结果表明，加入位置信息的网络与手工特征或不加入位置信息的网络相比较，取得了更好的结果。

Oct, 2016

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

针对多发性硬化症患者康复过程中的病变检测，本文提出了一种新的自动化分割算法，通过识别病变变化的高确定性来较好地分离稳定型和进展型患者，高于常用的体积变化方法。在个体患者方面，变化的衡量不足以确立无病情进展，直接检测非病变到病变的组织变化是一种切实可行的方法。

Apr, 2019

利用 U-Net 架构开发了准确且具有泛化能力的多发性硬化症损伤分割模型，并提供了一种新颖的测试时自组合损伤融合策略，不需要进一步的修改，同时具备实例归一化，而非文献中广泛使用的批归一化，在不同扫描仪的临床测试数据上展示了良好的泛化能力。

Dec, 2023

本文提出了一种特别为密集预测设计的新的卷积网络模块，该模块利用扩张卷积系统地汇集多尺度上下文信息，而不会丢失分辨率，并证明了该模块可以提高现有最先进的语义分割系统的精度。同时，作者还探究了将图像分类网络适应于密集预测的可能性，并提出了简化适应后的网络结构有助于提高精度。

Nov, 2015

本文提出了一种自适应分割大小不同的病变的低分辨率医学图像的比例感知超分辨率网络，该网络包含双分支进行病变掩模超分辨率和病变图像超分辨率，同时引入了比例感知扩张卷积块来自适应调整卷积核的感受野以根据损伤的大小进行分割。在多个具有挑战性的病变分割数据集上，我们提出的网络相比其他最先进的方法实现了持续的改进。

May, 2023

提出了一种对多发性硬化患者进行多序列脑 MRI 扫描的白质病变和正常神经解剖结构同时分割的方法，并通过四个不同的数据集验证了该方法的高鲁棒性。

May, 2020