Sep, 2020

用于跨厂商胸部 X 线分割的双编码器融合 U-Net（DEFU-Net）

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TL;DR本文提出一种基于 Inception 卷积神经网络和密集连接循环卷积神经网络的双编码器融合 U-Net 框架（DEFU-Net）用于精确分割胸部 X 射线影像中的软组织，并在 Montgomery 和深圳医院的混合数据集上实现了最佳性能，超越了 U-Net、残差 U-Net、BCDU-Net、R2U-Net 和注意力 R2U-Net。
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发现论文，激发创造
  • MultiFusionNet：多层次多模态深度神经网络的胸部 X 光图像分类

    通过利用卷积神经网络，提出了一种基于多层多模态融合模型的新型深度学习疾病检测模型，能够从不同层次提取特征并融合它们，在胸部 X 射线图像的疾病分类中取得了高达 97.21% 和 99.60% 的显著准确率，具有准确的疾病分类潜力，并可推广至其他胸部 X 射线图像中的疾病分类。

    Jan, 2024

  • DoubleU-Net: 医学图像分割的深度卷积神经网络

    提出了基于编码器解码器的方法 DoubleU-Net，该方法在一些医学图像数据集上的实验证明相比于现有方法可获得更准确的语义分割结果。

    Jun, 2020

  • DualAttNet：基于图像级和细粒度疾病注意力的协同融合，用于胸部 X 线多标签病变检测

    本文提出一种名为 “DualAttNet” 的双重注意力监督模块，用于胸部 X 光片的多标签病变检测，并对 VinDr-CXR、ChestX-ray8 和 COVID-19 数据集进行评估。实验结果表明，DualAttNet 在不同检测体系结构下的 mAP 和 AP50 超过基线 by 0.6% to 2.7% 和 1.4% to 4.7%。

    Jun, 2023

  • BEFUnet: 用于精确医学图像分割的混合 CNN-Transformer 架构

    本文提出了一种名为 BEFUnet 的创新 U 形网络，它通过增强融合身体和边缘信息来实现精确的医学图像分割，该方法在医学图像分割数据集上显示出优于现有方法的卓越性能。

    Feb, 2024

  • SynthEnsemble：基于 CNN、视觉 Transformer 和混合模型的多标签胸部 X 光分类的融合

    通过深度学习技术，我们使用多种预训练的卷积神经网络 (CNN)、Transformer、混合 (CNN+Transformer) 模型和经典模型，在 “ChestX-ray14” 数据集上进行实验。最佳的单一模型是 CoAtNet，其在接收器工作特性曲线下的面积（AUROC）为 84.2%。通过将所有经过训练的模型的预测组合，使用加权平均集成方法，其中每个模型的权重是通过差分进化确定的，我们进一步提高了 AUROC 至 85.4%，在该领域超越了其他最先进的方法。我们的研究结果表明，深度学习技术尤其是集成深度学习，有潜力提高从胸部 X 射线图像中自动诊断胸部疾病的准确性。

    Nov, 2023

  • CE-Net：用于 2D 医学图像分割的上下文编码器网络

    本文提出了一种上下文编码网络（CE-Net），用于 2D 医学图像分割，其中包含特征编码器模块、上下文提取器和特征解码器模块，使用预训练的 ResNet 块作为特征提取器，并应用于不同的 2D 医学图像分割任务中，结果表明，所提出的方法在不同医学图像分割任务中性能优于原始 U-Net 方法和其他最新方法。

    Mar, 2019

  • D-TrAttUnet：面向医学图像的通用和细微分割的混合 CNN-Transformer 架构

    近 20 年来，医学影像的机器分析迅猛发展，为几个重要的医疗应用提供了巨大的潜力。其中，病变分割是一个特别具有挑战性的任务，有着迫切的需求，而我们提出的新型解决方案 ——D-TrAttUnet 架构在 Covid-19 和骨转移分割的任务中取得了优越的表现，并且其混合编码器在腺体和细胞核的分割中也表现出色，巩固了它在现代医学图像分析中的地位。

    May, 2024

  • 融合 U-Net：增强跳跃连接的病理图像分割 U-Net

    通过在 U-Net 结构中加入融合模块以减小编解码器之间的语义差距，我们提出了一种名为 FusionU-Net 的新型分割网络，经过在多个病理图像数据集上的广泛实验评估，证明了 FusionU-Net 相较于其他竞争方法具有更好的性能，我们认为我们的融合模块比现有网络的设计更加有效，且可以轻松嵌入其他网络以进一步提高模型性能。

    Oct, 2023

  • LUCF-Net: 轻量级 U 型级联融合网络用于医学图像分割

    通过结合 Transformer 和卷积神经网络，我们提出了一种新型轻量级 U 形级联融合网络（LUCF-Net），用于医学图像分割，具有较高的性能和简单的模型设计。

    Apr, 2024

  • 多阶段合作学习的胸部 X 光透视与临床视觉注意预测：增强解释性

    使用新型深度学习框架，结合医生的视觉注意力图，在胸部 X 射线扫描中实现关节疾病的诊断和预测对应的视觉显著性图，提高计算机辅助诊断质量。

    Mar, 2024