May, 2019

用于胸部 CT 中多器官分割的二维扩张残差 U-Net

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 放射治疗中器官风险区划的质量保证

    通过使用自动分割技术并引入一类分类器，该研究提出了一种可以高精度检测肿瘤器官轮廓错误的方法，能够显著降低医生对轮廓划定的负担。

    May, 2024

  • CT 和 MRI 扫描中头颈癌患者风险器官的自动分割

    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

  • 深度学习在放疗中实现头颈解剖的临床可应用分割

    采用深度学习方法，训练了一种 3D U-Net 架构的自动分割算法，成功实现了 21 个头颈部放射敏感器官的自动分割，同时引入了表面 Dice 相似系数（surface DSC）一种能更好地反映纠正自动分割错误的临床任务的新指标，表明该模型在不同研究中心和国家具有较强的泛化能力，并可通过适当的验证研究和监管审批实现提高放射治疗路径的效率、一致性和安全性的目标。

    Sep, 2018

  • 采用器官注意力网络和统计融合的腹部多器官分割

    使用器官注意力网络，结合反向连接，以 2D 视图特征分割 3D CT 体积中的腹部器官。统计融合不同方向上的 2D 视图，实现准确和鲁棒的分割结果。

    Apr, 2018

  • 基于几何学习的放疗分割误差自动识别

    本研究提出了使用卷积神经网络和图神经网络相结合的新型架构，基于自我监督学习的方法，无需基准来自动识别三维器官风险分割中的错误，为放射治疗过程提供了离线质量保证工具，以便识别需要专注于的区域。

    Jun, 2022

  • 用于胸部 X 光图像多类别分割的全卷积架构

    本研究探讨和提出了用于胸部 X 光的自动多类解剖器官分割的神经网络架构，解决了在卷积网络中处理严重不平衡数据问题和减少参数数量等挑战，证明了该架构在所有考虑的器官方面表现优于现有技术，并且优于人类观察者结果，最佳模型的均值 Jaccard 重叠得分为 95.0％（肺）、86.8％（锁骨）和 88.2％（心脏）。

    Jan, 2017

  • 胸腹部 CT 扫描中的肾脏异常分割

    使用深度学习方法，我们提出了一种肾脏实质和肾脏异常的分割方法，以帮助临床医生识别和量化肾脏异常，如囊肿、病变、肿块、转移和原发肿瘤。我们的方法通过训练 215 例胸腹部增强 CT 扫描，其中一半扫描含有一个或多个异常，实现了肾脏异常的准确分割和肾脏实质的改进分割。最佳模型的 Dice 分数在测试集中表现优异，超过了独立人眼观察者的分数，表明计算机化方法在肾脏异常分割中有进一步改进的潜力。

    Sep, 2023

  • 使用深度学习进行自动肺叶分割

    利用深度学习方法实现肺叶分割，在一个手动标注的数据集上测试所提出的方法，通过设计一个混合损失函数来解决类别失衡问题，并在独立数据集上进行了测试，取得了比基线模型高达 5.87% 的表现。

    Mar, 2019

  • DeepVox 和 SAVE-CT：一种对比度和剂量无关的三维深度学习方法，用于胸部主动脉分割和动脉瘤预测的计算机断层扫描

    这项研究探索了使用低剂量 CT 扫描和无对比剂加强 CT 扫描获得的图像进行自动化筛查、评估和分类的方法，开发了一种新型分割模型和 TAA 分类模型，可在不同条件下进行全自动的无对比剂和剂量独立的 TAA 评估，以减少患者的筛查时间和病理评估风险。

    Oct, 2023

  • 使用经过大量增强的高分辨率三维 ResUNet 进行自动主动脉分割：对 SEG.A 挑战的贡献

    自动分割三维医学图像中的主动脉是一项重要且困难的任务，本研究提出了一种基于深度编码 - 解码架构的全自动算法，通过数据预处理和增强来解决低数据量情况下的主动脉分割问题，并在测试中获得了较高的稳定性和 Dice 分数。

    Oct, 2023