Jul, 2019

DeepAAA：利用深度学习进行临床可应用和普适性的腹主动脉瘤检测

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TL;DR本研究提出了一种基于深度学习的技术，用于检测和量化腹主动脉瘤，该模型架构是一个改进的 3D U-Net 算法与椭圆拟合相结合，可用于主动脉分割和腹主动脉瘤检测，模型经过 321 个腹部 - 盆腔 CT 检查的训练和验证，在 57 个新的检查数据上也具备很高的性能。
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发现论文，激发创造
  • 基于 3D 卷积神经网络的腹主动脉瘤分割

    本文提出了首个用于分割腹主动脉瘤的 3D 卷积神经网络，并成功地验证了其在诊断和评估方面的性能，该方法可自动量化主动脉瘤直径，开拓更复杂的主动脉瘤分析机会。

    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

  • 腹主动脉瘤计算机断层扫描图像的近似方法与人工智能方法的比较

    本研究评估了应用于腹主动脉瘤患者计算机断层扫描图像的两种方法：一种基于近似理论工具的确定性方法和一种基于人工智能的方法。两种方法均旨在分割基底 CT 图像，以提取主动脉血管的患区，为诊断该病理提供尿毒症造影剂的替代方案。实验结果定量和定性地比较了这两种方法的性能，表明两种模型均能得出准确的结果。

    Jun, 2024

  • 颅内动脉瘤检测和定位的神经网络检测

    使用 nnDetection 框架和 TOF-MRA 进行医学图像分析，能够有效检测和定位颅内动脉瘤，具有潜在的临床应用。

    May, 2023

  • 基于高斯伪标签的形态学注意力深度监督在非对比 CT 腹主动脉分割中的应用

    本研究通过引入基于高斯伪标签的 Morphological Attention（MA）技术，将其与传统的深度学习模型相结合，以在非对比度 CT 影像中分割腹主动脉的边界。通过此方法，保留了主动脉的形态特征，减轻了边界模糊性的负面影响，降低了过拟合的风险，并在实验中验证了其有效性。

    Feb, 2024

  • TransONet: 使用深度学习自动分割计算机断层扫描血管造影中的血管

    通过提出基于深度学习模型的方法，可以高效且准确地分割 CTA 图像中与周围动脉疾病（PAD）手术相关的下行主动脉至髂分叉和下行主动脉至膝盖部分，为医学专业人员分析血管系统健康提供了有价值的工具。

    Nov, 2023

  • 非对比 CT 快速准确诊断急性主动脉综合征：大样本、回顾性、多中心和基于 AI 的研究

    使用非对比增强 CT 图像，研制了人工智能模型 DeepAAS，能够准确识别急性主动脉综合征（AAS），帮助临床决策，有效降低 AAS 错漏诊率并缩短诊断时间。

    Jun, 2024

  • 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

  • 常规血管造影过程中腹主动脉 CT 密度的造影剂诱导决定性成分：概念验证研究

    通过对公开可获得的 CTA 数据进行分析和拟合，提出了一个描述血管中动态对比剂行为的模型，该模型可以有助于个性化的对比剂建模、CTA 图像处理的改进，并为人工智能的合成 CT 训练数据的准备提供支持。

    Oct, 2023