Jan, 2019

使用编码器 - 解码器 U-NET 在 MRI 中合成多发性硬化症病变

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TL;DR本文研究旨在提高监督式机器学习算法的性能，生成合成性多发性硬化症 (MS) 病灶于核磁共振图像。我们提出了一种双输入双输出的全卷积神经网络模型，用于 MS 病灶合成 MRI 影像。使用病灶信息编码为二进制强度层掩膜，并通过对输入影像叠加。实验结果表明，通过合成图像同时使用非掺杂使得模型在 MS 病灶检测领域有很好的表现。
发现论文，激发创造
  • 构建准确且普适的多发性硬化症病灶分割模型：自我集成病灶融合

    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

  • 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

  • 自我监督的大脑损伤生成，用于医学图像的有效数据增强

    提出了一个综合框架，通过基于对抗自编码器的病变生成器和软泊松融合算法，高效地生成用于训练脑部病变分割模型的新的逼真样本，并引入原型一致性正则化以实现真实和合成特征的对齐，验证表明该方法在两个公共脑部病变分割数据集上优于现有的数据增强方案。

    Jun, 2024

  • 跨临床站点改进多发性硬化症病变分割：一种具有抗噪训练的联邦学习方法

    使用联邦学习框架中的标签修正策略，解决多发地点协作中数据隐私和标签噪声的问题，实现多发地点的合作，提高多发地点数据的可靠性，并在多发地点数据上进行广泛实验证明了方法的有效性和鲁棒性。

    Aug, 2023

  • 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

  • 基于注意力机制的卷积神经网络在 FLAIR 图像中的多发性硬化症病变分割

    使用 FLAIR 影像的卷积神经网络来自动分割多发性硬化症的病变，该方法在测试中表现显著优于其他现有的方法。

    Jan, 2022

  • 使用卷积自编码器从 MRI 进行无监督的脑部损伤分割

    本研究使用卷积自编码器方法，通过重构 FLAIR 图像的 softmax 层输出来学习分割脑部病变并检测神经退行性疾病，性能远优于传统人工标注和现有自监督方法。

    Nov, 2018

  • 使用受限对抗自编码器在脑 MRI 中无监督检测病变

    本文将基于自动编码器的方法，采用无监督学习的方法，利用健康人的脑 MRI 数据集学习其数据分布，提出了一种简单而有效的约束，希望能够在潜在空间中将带有病灶的图像映射到其对应的健康图像上，该方法在 BRATS 挑战数据集的病灶检测中表现出更好的性能。

    Jun, 2018

  • 稳健的笔画分割的综合数据

    深度学习在神经影像学中的语义分割目前需要高分辨率扫描和大型标注数据集，给临床适用性带来了显著障碍。本文提出了一种新颖的合成框架，用于病灶分割任务，扩展了现有的 SynthSeg 方法的能力，以适应具有大型异质病理的病灶特定增强策略。我们的方法使用从健康和中风数据集导出的标签图来训练深度学习模型，在没有特定序列训练数据的情况下，实现了对健康组织和病理病变的分割。在领域内和领域外（OOD）数据集的评估中，我们的框架展示出稳定的性能，在培训领域内与当前方法相媲美，在 OOD 数据上明显优于它们。这一贡献有望推动临床环境中医学影像分析的进展，特别是针对中风病理学，通过在不同的成像序列上实现可靠的分割，减少对大型标注数据的依赖。代码和权重可在此网址获得: https://URL

    Apr, 2024

  • LeFusion：基于病灶聚焦扩散模型合成心脏磁共振图像上的心肌病理

    数据综合通过提出的基于病变聚焦扩散模型（LeFusion）来缓解医学影像综合中的挑战，该模型能够将病变区域与背景上下文进行有效分离，从而增强对合成输出的控制能力。实验证实，这种综合数据的方法能够有效地提升当下最先进模型在 DE-MRI 心脏病变分割数据集 (Emidec) 上的性能。

    Mar, 2024