Aug, 2018

AnatomyNet：用于快速全自动头颈部解剖结构体积分割的深度学习

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TL;DR利用深度学习模型 - AnatomyNet 可以自动分割头颈部 CT 图像中的 OARs，该模型的 3 个核心特点包括全容积编码方式、编码层中的 3D squeeze-and-excitation 剩余块、以及基于 Dice 分数和 focal loss 的新损失函数。相较于之前的分割方法，AnatomyNet 显著提高了分割精度（Dice 相似系数增加了 3.3%），同时可在 0.12 秒内处理完整个头颈部 CT 图像，并且无需或很少需要前 / 后处理步骤。
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发现论文，激发创造
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    Sep, 2018

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    Jul, 2019

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    该研究使用深度学习技术对头颈癌患者的 MRI 和 CT 扫描图像中的 30 种危及器官进行分割，达到了目前挑战赛的最佳水平，并在头颈危及器官自动分割方面创造了新的技术前沿。

    May, 2024

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    Feb, 2015

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    使用完全自动的框架，开发了用于头颈部 CT 图像的目标分割的两个模型，成功在 SegRap 2023 挑战赛的验证阶段中取得了这两项任务的第二名。

    Oct, 2023

  • MRAnnotator: 一个用于 MRI 分割的多解剖结构深度学习模型

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    Feb, 2024

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    Jun, 2022

  • CT 影像中小体积的深度学习分割在放射治疗计划中的应用

    通过优化 V-Net 模型的器官分割算法，提高小体积器官的分割精度，特别是眼球晶状体的分割，在医学影像中取得了显著的改进。

    Apr, 2024

  • 统一解剖分割的探索：通过知识聚合和解剖指南自动生成全身 CT 数据集

    通过使用基于 nnU-Net 的伪标签和解剖导向的伪标签细化的顺序过程，结合各种碎片化的知识库，我们生成了一个包含 142 个体素级标签对 533 个体积进行了全面解剖覆盖的全身 CT 扫描数据集，该数据集已获得专家批准。我们的方法在标签整合阶段不依赖于手动注释。使用人类专家评估、在 BTCV 数据集上进行的深度学习有用性基准测试（在不使用其训练数据集的情况下实现了 85% 的 Dice 分数）以及医学有效性检查，我们检验了其合理性和实用性。除数据集外，我们还发布了能够对 CT 数据上的 142 种解剖结构进行预测的训练好的统一解剖分割模型。

    Jul, 2023

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    本研究提出了一种深度学习框架，用于在胸部 CT 图像中分割器官的关键部分，包括心脏、食管、气管和主动脉，该方法采用扩张卷积和聚合残差连接，在网络的瓶颈处融入全局上下文和密集信息的 U-Net 风格网络，取得了 ISBI 2019 SegTHOR 挑战赛上 20 张未见过的测试样本中总的 Dice 得分为 91.57% 的优异表现。

    May, 2019