V-NAS：体积医学图像分割的神经结构搜索

Jun, 2019

V-NAS：体积医学图像分割的神经结构搜索

V-NAS: Neural Architecture Search for Volumetric Medical Image Segmentation

Zhuotun Zhu, Chenxi Liu, Dong Yang, Alan Yuille, Daguang Xu

TL;DR本文提出了一种名为 V-NAS 的网络结构搜索方法，它可以自动判断不同情况下选择 2D、3D 或 Pseudo-3D 卷积层，该方法在医学图像分割任务中很好地表现，在 3 个公共数据集上进行评估，分别为 NIH 胰腺数据集、来自医学分割十项全能挑战的肺和胰腺数据集，无论是正常器官（NIH 胰腺）还是异常器官（MSD 肺肿瘤和 MSD 胰腺肿瘤），V-NAS 都明显优于其他先进技术，而且该搜索到的网络结构可以很好地推广到其他数据集中，并且具有鲁棒性和实用性。

Abstract

deep learning algorithms, in particular 2D and 3D fully convolutional neural networks (FCNs), have rapidly become the mainstream methodology for volumetric medical image segmentation. However, 2D convolutions can

deep learning medical image segmentation convolutional neural networks architecture search volumetric segmentation

发现论文，激发创造

C2FNAS: 用于 3D 医学图像分割的粗到细神经架构搜索

本论文提出了一种从零开始自动搜索 3D 医学图像分割网络的方法 —— 粗 - 细神经网络结构搜索（C2FNAS），该方法通过将搜索过程分解为宏观拓扑和微观细胞操作两个阶段来规避搜索和部署阶段之间的不一致，最后将该方法应用于 10 个公共数据集上获得了最新的实验结果。

Dec, 2019

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

针对三维医学图像分割的可扩展神经体系结构搜索

本文提出了一种神经体系结构搜索 (NAS) 框架，用于自动优化大规模设计空间中的神经体系结构，支持 3D 医学图像分割任务，其优化准确度在基准测试数据集上优于人类设计的 3D U-Net，经过优化的体系结构适用于不同的任务。

Jun, 2019

一种用于体积医学图像分割的 3D 粗 - 细框架

本研究采用 3D 卷积神经网络对容积式医学图像进行分割，并提出了一种新的 3D 粗到细的框架，该框架不仅有效而且高效可靠，与 2D 方法相比取得更好的效果，并在临床应用中得到了可靠性保证。

Dec, 2017

基于体积融合网络的二维和三维器官分割之间的连接

本文提出了一种新颖的方法，利用 2D 网络对不同视角进行器官分割训练，并构建一个 3D 立体融合网络（VFN）来融合 2D 分割结果，VFN 相对较浅，包含的参数比大多数 3D 网络少，从而使得我们的框架更加高效，我们提出了一个名为交叉增强的新颖策略，最终在多个具有挑战性的腹部器官上验证了我们的框架在分割准确性和稳定性上优于现有的 2D 和 3D 方法。

Apr, 2018

PVNAS: 3D 点 - 体素卷积神经结构搜索

该研究通过结合基于点和基于体素的模型，提出一种硬件高效的三维卷积方法，并进一步融合稀疏卷积，以更有效地处理大场景，从硬件效率的角度系统研究三维深度学习。在此基础上，引入三维神经架构搜索来探索最佳三维网络架构，并在六个典型基准数据集上评估其性能，实现 1.8-23.7 倍的加速，已应用于 MIT Driverless 无人驾驶车辆上，实现了更大的检测范围，更高的准确性和更低的延迟。

Apr, 2022

面向三维医疗图像分割的资源优化神经架构搜索

本研究提出一种基于强化学习的小样本、低计算力的 NAS 方法，优化了宏搜索空间配置，可用于大规模的 3D 医学图像分割，无需微调、训练时间仅为 1.39 天，性能表现优于手动设计的网络及现有 NAS 方法之最佳结果。

Sep, 2019

基于级联的三维全卷积网络在医学图像分割中的应用

通过在多个解剖结构 (从大器官到细小血管) 的计算机断层扫描手动标记的数据上训练多分类的三维卷积神经网络，该研究展示了基于三维全卷积神经网络的医学图像语义分割的实现和鲁棒性的突破，所提出的粗略到精细的两阶段方法达到了最先进水平。

Mar, 2018

基于超级图像的分割: 3D 医学图像分析中的新 2D 视角

为了解决 3D 卷积神经网络在医学影像识别中时间和计算效率低的问题，本文提出将体数据转化为 2D 超级图像，使用 2D 网络用于分割任务，具有实用价值和吸引更多相关研究的意义。

May, 2022

DCNAS：用于语义图像分割的密集连接神经架构搜索

本研究提出一种名为 Densely Connected NAS (DCNAS) 的神经架构搜索框架，通过连接细胞并使用可学习的权重来引入密集连接的搜索空间，并通过路径和通道级别的抽样策略设计一个融合模块来降低搜索空间的内存消耗。DCNAS 搜索算法得到的体系结构在公共语义图像分割基准测试中的表现显著优于先前算法。

Mar, 2020