Apr, 2019

MRI 实时脑肿瘤分割的 3D 扩张多纤网络

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TL;DR本文介绍了一种高效的 3D 卷积神经网络，采用 3D multi-fiber unit 并使用 3D dilated convolutions 来构建多尺度特征表示，以达到实时密集体积分割的目的，并在 BraTS-2018 挑战数据集上的实验结果表明，该神经网络架构在高保真度的前提下大大降低了计算成本。
brain tumor segmentation3d convolution neural networksmri volumes3d multi-fiber unitbrats-2018 challenge dataset
发现论文，激发创造
  • 三维卷积神经网络用于胶质母细胞瘤分割

    本文提出了一种基于 3D 全卷积神经网络模型并利用预定义的高斯差分滤波器进行真正的 3D 卷积来学习 3D 肿瘤 MRI 数据的新方法，该方法能够识别 MRI 上的高级肿瘤结构，具有比现有方法更好的性能。

    Nov, 2016

  • V-Net: 用于体积医学影像分割的全卷积神经网络

    本文提出了一种基于全卷积神经网络的三维图像分割方法，通过优化 Dice 系数的目标函数，应对前景和背景体素数量极不平衡的情况，并通过数据增强技术提高数据样本的数量和多样性，实验结果表明该方法在肺部三维图像分割任务中取得了较好的性能。

    Jun, 2016

  • 基于密集连接 3D 卷积神经网络的 MRI 肿瘤分割

    本研究提出了基于 3D CNN 的新型分割网络对 Glioma 进行自动分割，该方法利用 MRI 数据帮助病灶分割，分类准确率较高，是一种有效和高效的病灶分割方法，可以帮助研究和评估 Glioma 的治疗效果。

    Jan, 2018

  • 使用远程 2D 上下文的 3D 卷积神经网络进行肿瘤分割

    提出了一种基于卷积神经网络的肿瘤分割方法，采用多种序列图像，结合 2D 和 3D 上下文，通过级联 2D-3D、子网络处理缺失图像序列等策略提高了效率，在 BRATS 2017 竞赛中良好表现，可用于各种分割任务。

    Jul, 2018

  • 基于深度学习的大脑图像分割技术用于自动肿瘤检测

    该研究介绍了基于深度学习的自动化脑肿瘤分割技术，利用 3D U-Net 模型，通过大规模的脑 MRI 扫描数据集进行分割，并强调了数据预处理的重要性以及模型性能的优化。该综合框架展示了深度学习在自动化脑肿瘤检测中的功效，为临床实践提供有价值的支持。

    Apr, 2024

  • 深度神经网络用于脑肿瘤分割

    该论文提出了一种基于深度神经网络的全自动脑肿瘤分割方法，利用卷积神经网络对肿瘤进行分析和识别从而改善传统方法的效能，得出的结果比现有的最优方法提升了 30 倍以上。

    May, 2015

  • 基于 U-Net 全卷积网络的自动脑肿瘤检测和分割

    本文提出了一种使用 U-Net 基于深度卷积神经网络的完全自动化脑肿瘤分割方法，该方法在 Multimodal Brain Tumor Image Segmentation (BRATS 2015) 数据集上进行了测试，并表现出良好的分割性能。

    May, 2017

  • 基于多尺度 3D 卷积神经网络和完全连接条件随机场的高效脑部病变分割

    本文介绍了一种分割脑损伤的新方法，主要采用 3D 卷积神经网络，同时处理不同尺度的图像，通过实验证明具有更好的性能。

    Mar, 2016

  • 混合多头关注式三维 Unet 用于脑肿瘤分割

    提出了一种新颖的混合多头注意力 U-Net 架构，用于准确的脑肿瘤分割，并捕捉复杂的空间关系和微妙的肿瘤边界。与 SegNet、FCN-8s 和 Dense121 U-Net 架构相比，该模型在评估性能指标方面表现出色。

    May, 2024

  • 智能医学图像分析中的多尺度图像融合系统探索

    这篇研究论文介绍了一种基于 U-Net 的 MRI 算法，结合了残差网络和用于增强上下文信息的模块，还添加了空洞卷积池化金字塔用于处理。实验证明了该算法在诊断脑胶质瘤的 MRI 图像分割中取得了较高的准确率，并提升了脑肿瘤的三维重建精度，以及图像分类的效率。

    May, 2024