Sep, 2019

融合跨模态幻觉 MRI 和 CT 辅助纵隔肺肿瘤分割

PDF
TL;DR本文提出一种名为 CMEDL 的交叉模态教育深度学习分割方法，通过利用低辐射剂量的计算机体层扫描图像，结合核磁共振成像技术中的软组织成像信息，用神经网络进行训练与分割，有效提高其肺肿瘤数据分割的准确性。
lung tumorssoft tissue contrastcross-modality educed learningmr informationct segmentation
发现论文，激发创造
  • 基于 CNN-Transformer 网络的多模态特征蒸馏用于不完整模态的脑肿瘤分割

    提出了一种采用 CNN-Transformer 混合网络的多模态特征蒸馏的准确脑肿瘤分割方法，用于处理缺少模态的脑肿瘤图像，通过多个模块实现了特征提取和融合，提高了缺失模态情况下的分割性能，实验证明了方法的有效性。

    Apr, 2024

  • 基于多任务神经网络框架的多模态 MRI 数据增强 CT 图像合成

    本研究提出了一种基于增强的 Transformer U-Net 架构的多功能多任务神经网络框架，可以同时、选择性和自适应地解决医学图像中的图像分割、实值预测和跨模态转换等关键挑战。通过对人脑 MR 和 CT 图像的公共数据集进行验证，我们将合成 CT 图像的传统问题分解为不同的子任务，包括颅骨分割、HU 值预测和图像顺序重建。为了增强该框架处理多模态数据的多功能性，我们在模型中添加了多个图像通道，并进行了基于 T1 加权和 T2-Flair 图像合成的 CT 图像比较，评估了模型从形态学和像素值角度集成多模态信息的能力。

    Dec, 2023

  • 基于视觉变换器的 PET/CT 图像淋巴瘤分割的多模态特征融合网络

    本研究旨在发展一种准确的淋巴瘤分割方法，采用 18F - 氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描和计算机断层扫描图像结合视觉转换器和双编码器进行淋巴瘤分割，这在计算辅助淋巴瘤诊断和治疗方面具有巨大潜力。

    Feb, 2024

  • MRI 脑肿瘤分级的双重注意力型、跨模态引导多模态学习

    通过 MRI 多模态学习和跨模态指导，提出了一种用于 MRI 脑肿瘤分级的新方法，以准确识别肿瘤类型和等级，并选择精确的治疗计划。

    Jan, 2024

  • 多模态非对比增强 MRI 肝肿瘤分割和检测的联合对抗学习

    本文提出了一个联合对抗学习框架 (UAL)，用于利用多模态非对比磁共振成像 (NCMRI) 同时分割和检测肝肿瘤，验证实验表明 UAL 在肝肿瘤的临床诊断中有极大的潜力。

    Jan, 2022

  • 3D 多模 MRI 扫描中脑肿瘤的综合分割

    通过使用卷积神经网络和生成式对抗网络，研究人员成功地应用高对比度图像来增加自动分割 MRI 脑肿瘤的准确性，预测病人生存时间。

    Sep, 2019

  • 多模态证据融合网络用于可信 PET/CT 肿瘤分割

    在计算机辅助肿瘤诊断和治疗中，精确分割 PET/CT 图像对癌症的诊断和治疗非常重要。本文提出了一种新颖的多模态证据融合网络（MEFN），通过交叉模态特征学习（CFL）模块和多模态可信融合（MTF）模块，以有效整合 PET 和 CT 图像中的互补信息并考虑模态不确定性，进而提高肿瘤分割的准确性和可信度。通过在两个公开的 PET/CT 数据集上进行广泛的对比实验，结果表明我们的方法在 DSC 评分上分别比现有方法提高了 2.15% 和 3.23%。此外，我们的模型还能够为放射科医生提供可信的分割结果不确定性，对于临床应用非常重要。

    Jun, 2024

  • MEDPSeg：基于计算机断层扫描的肺部结构和病变的端到端分割

    COVID-19 大流行病反应凸显了深度学习方法在通过计算机断层扫描 (CT) 对肺部疾病的正常和异常组织进行自动分割方面的潜力，这些方法不仅有助于临床决策，还有助于理解新型疾病。为了解决手动分割大型 CT 数据库的繁重性质，我们使用多态训练优化了一个网络，以表示多个分层解剖结构，间接优化了更复杂的标签。我们结合来自不同来源的 6000 多个不同格式的手动和自动标签的 CT 扫描，使用多任务学习和多态训练开发了 MEDPSeg，一种用于单向预测肺部、气道、肺动脉和肺病变分割的端到端方法。我们在多个目标中取得了最先进的性能，特别是在地面玻璃浑浊度和病变分割方面，这是一个具有有限手动注释可用性的具有挑战性的问题。此外，我们提供了一个开源实现，具有图形用户界面的链接：https:// 此处为 URL。

    Dec, 2023

  • 基于模态配对学习的脑肿瘤分割

    本研究介绍了一种新的端到端后模态配对学习方法，它利用了不同模态功能，捕获了多模态之间的复杂关系和丰富信息，并通过平均多个模型和一些后处理技术获得了较好的脑肿瘤分割性能，最终在 BraTS 2020 挑战赛获得了肿瘤分割任务的第二名。

    Oct, 2020

  • 利用在线互相知识蒸馏实现跨模态医学图像分割

    本文提出了一种利用形状先验知识和图像对齐模块，通过多模态数据协同分割医学图像的方法，并通过实验在 MMWHS 2017 数据集上验证了该方法在 CT 分割上的优越性。

    Oct, 2020