Apr, 2020

心脏磁共振图像增强后钆分割算法的全球基准比较

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TL;DR本研究基于全球最大的心脏 LGE-MRI 数据集，通过多种技术和生物学度量对 27 个国际团队的左房分割算法进行了深入分析，结果显示使用双连续 CNN 网络的方法明显优于传统方法和包含单个 CNN 的流程，达到了 93.2％的 Dice 分数和 0.7 毫米的平均表面距离，为心脏 LGE-MRI 分割方法的改进迈出了重要一步，并成为该领域评估和比较未来工作的重要基准。
cardiac imagingsegmentationlge-mriconvolutional neural networksleft atrium
发现论文，激发创造
  • 左心房晚期钆增强 MRI 图像质量评估的两阶段深度学习框架

    自动化 LGE-MRI 图像诊断质量评估方法，包括左心房检测器和深度神经网络，通过多任务学习和对比学习提高精确度，用于左心房纤维化的可靠高质量扫描和治疗规划。

    Oct, 2023

  • 基于 2D-3D 级联网络的晚期钆增强心脏磁共振图像中的心肌梗死疤痕分割纠错

    本文提出了一个级联的卷积神经网络框架，使得能够自动化地计算心肌梗死的程度，并且在训练中通过人工生成特征，使模型可以检测和修正 2D 分割错误，并在 EMIDEC 挑战中超越了现有方法以及 2D 和 3D nnU-Net，并且通过大量实验显示出所提出的误差校正级联方法所具有的优点。

    Jun, 2023

  • 适用于 3D 超声左心房分割的域和几何不可知的 CNNs

    该研究介绍了一种基于深度学习技术的左心房三维超声图像分割方法，结合了左心房形状和影像设备的先验知识，实验结果表明该方法能够提高分割准确度，能够帮助预测和发现各种心血管疾病。

    Apr, 2018

  • 使用边界聚焦的 nnU-Net 自动分割左房和 LGE-MRI 上的瘢痕

    该研究利用 TopK 损失函数对左心房进行自动分割，并采用基于距离图的技术对左心房瘢痕进行量化，表明使用 nnU-Net 模型的性能优越性，Dice 系数为 88.98 和 64.08%。

    Apr, 2023

  • 实时自由呼吸心脏磁共振成像的深度学习分割评估

    深度学习网络在实时无呼吸心磁共振成像中对心脏进行体积分析的准确性较高，并且 nnU-Net 方法的表现超过了其他方法，可用于可靠的自动分割。

    Nov, 2023

  • 提高心脏 MRI 深度学习分割方法的可信度

    本文提出了一种自动图像分割方法，基于 (Bayesian) 扩张卷积神经网络 (DCNN)，用于自动生成手头输入图像的分割掩模和空间不确定性地图，并利用人机交互设置结合分割和不确定性图来提高分割性能。该方法使用 ACDC 的 100 个心脏 2D MR 扫描中的左室腔、右室内膜和心肌 ED 和 ES 进行训练和评估，结果表明，可以使用 DCNN 获得低计算成本的有价值的空间不确定性图。

    Sep, 2018

  • 心脏图像分割的深度学习综述

    本文综述了 100 余篇使用深度学习方法进行心脏图像分割的文献，包括磁共振成像、计算机断层扫描和超声成像等常见成像模态和感兴趣的主要解剖结构（心室、心房和血管）。此外，还总结了公开可用的心脏图像数据集和代码库，并对当前深度学习方法的挑战和局限性（标注不足、模型泛化能力、可解释性）进行了讨论，并提出了未来研究的潜在方向。

    Nov, 2019

  • CaRe-CNN：基于级联优化的 CNN 用于心肌梗死细分与微血管闭塞的分割

    我们提出了 Cascading Refinement CNN (CaRe-CNN)，这是一种完全的 3D、端到端训练、三阶段 CNN 级联，利用有标记的心脏数据的层次结构。通过我们的 CaRe-CNN 进行的准确心脏分割，可以生成个体化心脏模型，为个性化医学迈出了重要的一步。

    Dec, 2023

  • 扩张卷积神经网络在先天性心脏病心血管 MR 分割中的应用

    本文介绍了一种自动分割方法，使用扩张型卷积神经网络 (CNN) 对患有先天性心脏病 (CHD) 的患者的心血管磁共振 (CMR) 中的心肌和血池进行分割，并对方法进行了有效性评估。该方法在对仅含有候选机关的图像进行处理的过程中表现良好并适应解剖变异。

    Apr, 2017

  • 使用开放大规模数据集的深度学习在二维超声心动图中的分割

    本论文介绍了一个新的用于心脏超声检测的数据集 CAMUS，并评估了使用深度卷积神经网络方法自动分割心脏结构以及估计临床指标的效果，结果表明此方法优于传统非深度学习方法，但仍需改进，可用于 2D 心脏超声图像准确且自动化的分析。

    Aug, 2019