MMJan, 2019

基于深度神经网络的多发性硬化症病变和神经解剖分割

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 用于白质高信号区分割的位置敏感深度卷积神经网络

    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

  • 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

  • MRI 中基底核分割的 3D 卷积神经网络：一项大规模研究

    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

  • 多模态医学图像的多任务深度学习分割

    本文研究使用单个卷积神经网络对不同成像模式下的医学图像进行分割的方法，实验结果表明这种方法在不同任务中具有相当的分割性能，证明了卷积神经网络结构的高容量性。因此，可以在医学实践中使用单个系统进行自动分割任务，而无需进行任务特定的训练。

    Apr, 2017

  • 应用深度神经网络进行解剖学脑分割

    采用深度人工神经网络，通过不同尺度的输入信息实现对人类脑磁共振成像的自动分割，无需非线性图像配准，对于全脑的解剖分割具有较好效果，为该领域提供了新的技术路线。

    Feb, 2015

  • 多发性硬化全脑与病变同时分割对比适应方法

    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

  • 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

    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。

    May, 2018

  • 基于区域的 U-net 用于加速训练和提高深度脑部分割的精度

    基于深度学习的分割方法可在较短的时间内高效准确地将大脑结构从 MRI 图像中分割出来，该方法以多区域 U-Net 为基础，将大脑分为三个感兴趣的区域，并通过并行运行三个区域 U-Net 将这些更大的结构进一步细分为各自的四个子结构。与一次性分割整个 MRI 图像相比，该方法不仅大大减少了训练和处理时间，而且显著提高了分割的准确性。本方法在平均 Dice 相似系数 (DSC) 为 0.901、95% 豪斯多夫距离 (HD95) 为 1.155 毫米的情况下取得了卓越的准确性，并与最先进的分割方法进行了比较，展示了所提出方法的高准确性和鲁棒性。

    Mar, 2024

  • 使用分割置信度卷积神经网络自动检测多发性硬化症病变负荷变化

    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