May, 2020

多发性硬化全脑与病变同时分割对比适应方法

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TL;DR提出了一种对多发性硬化患者进行多序列脑 MRI 扫描的白质病变和正常神经解剖结构同时分割的方法，并通过四个不同的数据集验证了该方法的高鲁棒性。
发现论文，激发创造
  • 基于深度神经网络的多发性硬化症病变和神经解剖分割

    本文探讨基于卷积神经网络（CNN）的分割解决方案，以提供多模式磁共振成像的快速，可靠的病变和灰质结构分割，重点研究了基于 2016 MSSEG 训练数据集上的两个完全卷积 CNN 架构的性能，并比较了其他方法的性能表现。

    Jan, 2019

  • 构建准确且普适的多发性硬化症病灶分割模型：自我集成病灶融合

    利用 U-Net 架构开发了准确且具有泛化能力的多发性硬化症损伤分割模型，并提供了一种新颖的测试时自组合损伤融合策略，不需要进一步的修改，同时具备实例归一化，而非文献中广泛使用的批归一化，在不同扫描仪的临床测试数据上展示了良好的泛化能力。

    Dec, 2023

  • 基于级联 3D 卷积神经网络方法的自动化多发性硬化病变分割改进

    本文介绍了一种基于三维卷积神经网络的级联模型用于多发性硬化患者影像的白质病变分割方法，并在公共数据集 MICCAI2008 和两个私有临床数据集上进行了精度评估，表现优于其他已知方法。

    Feb, 2017

  • 多尺度卷积堆叠聚合用于鲁棒性白质高信号区域分割

    使用多尺度聚合模型来处理大小可变的白质高信号区域 / 损伤的分割任务，在多个数据集上的表现均优于现有的方法。

    Jul, 2018

  • 扩散 MRI 中大脑白质束的直接分割

    提出一种基于深度学习方法直接从扩散 MRI 数据中分割出大脑白质道的新方法，克服了现有方法因中间计算所带来的误差，并且相较于现有技术，该方法具有更好的泛化能力并可用于多种临床和研究应用。

    Jul, 2023

  • 自动分割白质高信号区的标准化评估及其分割挑战结果

    本文介绍了通过 WMH Segmentation Challenge，针对来自多个中心和扫描仪的脑部 MRI 图像，评估了五种指标来比较自动化白质高信号 （WMH）分割算法的性能，发现了四种方法的结果比其他方法显著优越，并且表明不是所有方法都适用于未知扫描仪。

    Apr, 2019

  • 基于迁移学习的脑部损伤分割元分析

    本文提出了一种基于深度学习技术的脑卒中损伤分割方法，旨在实现损伤扩展和影响的客观测量，以预测神经功能损害和康复潜力。该方法可以高效、自动地进行分割，并同时提供损伤体积和对大脑结构的加权损伤量量化。

    Jun, 2023

  • 多发性硬化症损害分割中的实例级定量显著性

    本研究提出了两种基于 SmoothGrad 和 Grad-CAM++ 方法的实例级解释映射，用于语义分割的高可解释性人工智能模型，通过对白质病变的磁共振成像进行检测和分割，揭示了这些方法的相关性，以及分割病变所需的周围组织信息。

    Jun, 2024

  • 使用分割置信度卷积神经网络自动检测多发性硬化症病变负荷变化

    针对多发性硬化症患者康复过程中的病变检测，本文提出了一种新的自动化分割算法，通过识别病变变化的高确定性来较好地分离稳定型和进展型患者，高于常用的体积变化方法。在个体患者方面，变化的衡量不足以确立无病情进展，直接检测非病变到病变的组织变化是一种切实可行的方法。

    Apr, 2019

  • 在临床异质性和低场便携式 MRI 中量化白质高信号和脑容积

    该研究描述了一种能在任意分辨率和对比度（包括低场可移动磁共振成像）的扫描中，无需重新训练即可分割白质高信号和 36 个脑区域的方法，并展示了在多个数据集和高 / 低场扫描的强相关性结果。

    Dec, 2023