Jul, 2020

基于 XCAT 变形成像基础上的 XCAT-GAN 合成 3D 标记心脏 MR 图像

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TL;DR本文提出了一种基于 XCAT-GANs 的方法，通过语义掩模引导下的图像生成技术，利用大量解剖学变异性的虚拟受试者合成心脏磁共振影像，得到了在下游心腔分割任务中提高性能的合成数据，通过 Hausdorff 距离和 Dice 分数的实验证明，使用合成图像可以降低误差，提高精度。
generative adversarial networkscardiac magnetic resonance imagesxcat-ganssemantic mask-guided image generationdata augmentation
发现论文，激发创造
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    Mar, 2024

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    Jun, 2024

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    Jun, 2024

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    Oct, 2020

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    Aug, 2023

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    基于文本信息和解剖组成的方法生成基于文本提示的图像，并应用于多种下游任务。

    Oct, 2023

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    Jul, 2021

  • 多类点云完成网络：基于心动磁共振成像的三维心脏解剖重建

    该研究提出了一种全新的完全自动化表面重建管道，能够从原始的 Cine 磁共振成像获取多类三维心脏解剖网格，其中关键组件是一种多类点云完成网络（PCCN）；研究人员证明了该算法在合成数据集和实际数据集中的高精度和鲁棒性。

    Jul, 2023

  • X2CT-GAN: 用生成对抗网络从二平面 X 光线重建 CT

    使用生成对抗网络（GAN）框架从两个正交 X 射线重构 CT。所提出的特殊设计的生成器网络通过提供从 2D 到 3D 的数据维度增加，从而提高了医学成像技术。该方法不需要完整的旋转扫描并可以在低成本的 X 射线机上实现。在公开的胸部 CT 数据集上进行了广泛的实验评估，并获得较好的成果。

    May, 2019