Aug, 2019

Models Genesis: 用于三维医学图像分析的通用自学习模型

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TL;DR提出了一种称为 Models Genesis 的方法，在医学图像分析中实现了从自然图像到医学图像的迁移学习，并表明该方法优于从零学习和在 2D 中微调先前预训练的模型。
发现论文，激发创造
  • 模型创世纪

    研究者提出了一种称为 Models Genesis 的自学习模型，使用自我监督学习方法，利用医学图像中的解剖特征实现了从自然图像到医学图像的迁移学习，并在医学影像的分类和分割等任务中取得了比 ImageNet 更好的结果。

    Apr, 2020

  • 通过自学、自分类和自修复学习语义丰富的表示

    本研究提出了一种自我监督学习的深度模型，命名为 Semantic Genesis，通过自主发现、自我分类和自我恢复医学图像下的解剖学，来学习语义丰富的视觉表征，具有较高的性能表现，适用于医学分类和分割。

    Jul, 2020

  • Med3D：三维医学影像分析的迁移学习

    本研究为培训深度学习算法所需数据量的问题提出了一种解决方案，通过建立医学图像分割数据集和使用 Med3D 进行多域协同训练，可以加速涉及 3D 医学图像的任务的训练收敛速度和提高准确度。

    Apr, 2019

  • 生成增强三维医学影像

    GEM-3D 是一种基于条件扩散模型的新型生成方法，通过将 3D 医学图像分解为掩模和患者信息，从现有数据集中生成不同变化的高质量 3D 医学图像，实现了数据集的增强。

    Mar, 2024

  • 生成对抗网络三维骨骼图像合成

    利用三维生成对抗网络（GANs）能够高效地生成高分辨率的医学体积，实现模型可解释性和应用，包括图像变形、属性编辑和样式混合，并在三维 HR-pQCT 示例数据库上进行了广泛验证。

    Oct, 2023

  • 医用 Transformer：3D MRI 分析通用脑编码器

    本文提出了一种新的转移学习框架 —— 医学变压器，能够在充分利用三个平面信息的同时，有效地使用 2D 图像切片的序列建模三维体积图像。在大规模健康人脑磁共振成像数据集上进行自监督学习预训练后，评估结果表明，我们的做法优于现有 State-of-the-art 的转移学习方法，可将分类任务的参数数量有效减少近 92%。

    Apr, 2021

  • ImageNet 的 3D 生成

    本文提出了一种基于 3D GAN 的 3D 生成器，采用了不同于以往的数据假设、深度框架和相机模型，在多样化数据集（如 ImageNet）上取得了优于现有技术的纹理和几何质量的结果。

    Mar, 2023

  • 一种病理多模态 MR 图像和分割的 3D 生成模型

    提出了一种基于 generative 模型和 synthetic 数据的 3D 脑 MRI 和分割模型 brainSPADE3D，可以调节病理表型和对比度，生成高保真的合成图像和相关分割，以改善在数据中存在意外病变时的分割模型性能问题。

    Nov, 2023

  • 针对无监督域自适应的任务驱动生成建模：应用于 X 射线图像分割

    本文提出了一种通过学习自动解析 3D CT 扫描并将其应用于 X 光图像中的新模型框架 DI2I 和 TD-GAN，该框架在未见过的真实 X 光图像上实现了同时样式转换和解析的效果，且不需要 Topogram 标签即可实现 85% 的平均 Dice 精度，与有监督训练的 88% 相当。

    Jun, 2018

  • 医学图像分析的迁移学习系统基准测试分析

    通过对比自然图像与医学图像，本论文通过大规模评估了不同图像预训练模型在医学图像分析领域的可迁移性，提出了将自然图像模型迁移到医学图像中的实用方法，并发现新的关键性能：针对医学分割任务 fine-grained 数据预训练模型具有独特的局部特征表示，自我监督的 ImageNet 模型比有监督的 ImageNet 更有效地学习整体特征，连续预训练可以缩小自然图像与医学图像领域之间的跨度，有望引导深度学习在医学图像领域的未来研究。

    Aug, 2021