CVPRDec, 2021

自监督医疗 CT 合成的逐步跨视图相互蒸馏

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TL;DR本文提出了一种基于自监督学习的医疗切片合成方法，通过不同视角下的学习和交互相互指导，从而实现在不需要中间切片的情况下增加切片间分辨率，经过大量量化和定性实验验证的结果表明，所提方法明显优于同类算法。
computer tomographyintra-slice resolutionmedical slice synthesiscross-view mutual distillationself-supervised learning
发现论文，激发创造
  • CT 扫描中的多视角 X 射线图像合成与多域解缠

    通过引入内容和风格的解耦技术以及姿态注意力模块，利用 CT2X-GAN 方法，该研究提出了一种学习式的端到端合成 X 射线图像的方法，从而改善合成质量并使其更接近真实的 X 射线图像。

    Apr, 2024

  • 增强单层切片分割通过 3D 转 2D 非配对扫描蒸馏

    本研究提出了一种新颖的 3D 到 2D 蒸馏框架，利用预训练的 3D 模型增强 2D 单层切片分割，并在 707 个受试者数据集上进行的实验证明，该方法能够改善单层多器官分割的性能，尤其在低数据量情况下表现出色。

    Jun, 2024

  • 医疗数据集提炼的渐进式轨迹匹配

    我们提出了一种新的医学图像数据集精华方法，通过设计新的渐进轨迹匹配策略提高了医学图像数据集精华的训练稳定性，并通过动态消除不同图像之间的重叠来改善合成数据集的多样性和最终性能，进而在各种模态和配置上建立了一个新的医学图像数据集精华基准，实验证明我们提出的方法相比之前的最先进方法平均提高了 8.33%，当 ipc=2 时，提高了 11.7%。

    Mar, 2024

  • 基于循环和形状一致性生成对抗网络的多模态医学体积转换和分割

    本研究提出了一种通用的交叉模态医学图像合成方法，通过端到端的三维卷积神经网络实现具有真实感的立体图像合成和分割任务，以便作为补充训练样本，进一步提高分类器的泛化能力，生成放射疗法计划所需的 X-ray 衰减图等。对 4,496 个 CT 和磁共振成像 (MRI) 心血管体积的广泛实验表明，两个任务相互促进，耦合这两个任务比单独解决它们更有利。

    Feb, 2018

  • 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

  • 一种基于注意力机制的医学影像生成模型

    提出了一种基于注意力机制的双对比度生成模型 ADC-cycleGAN，其中加入了双对比度损失项和 $K$ 均值算法，用于多层次医学图像的合成，实验结果表明该模型具有较高的 PSNR 和 SSIM 值。

    Jun, 2023

  • SimCVD：简单的对比度体素表示蒸馏用于半监督医学图像分割

    本文提出了一种简单的对比去卷积 (SimCVD) 框架，旨在显著提高状态 - of-the-art 体素级表示学习。SimCVD 通过蒸馏配对相似，提升了分割准确性，可用于医学图像合成、增强和配准等下游任务中。

    Aug, 2021

  • 纵向单层腹部计算机断层扫描调和的深度条件生成模型

    通过使用 C-SliceGen 生成预定义的椎体水平切片，从而解决了不同年份获取的切片之间的位置变化导致不同器官 / 组织被捕捉到的问题，并通过评估我们的方法在多个数据集上的能力，证实了我们的方法在减少体腔脂肪面积方面可以协调纵向位置方差，为单片纵向分析提供了一个有希望的方向。

    Sep, 2023

  • I$^3$Net：医学切片综合的切片间内外插值网络

    基于医学成像的高位面和低位面分辨率之间的插值现象，本文提出了一个全面探索高位面分辨率信息并弥补低位面分辨率的 Inter-Intra-slice Interpolation Network（I^3Net），通过在线的跨视图模块利用三个视图的信息，相比其他方法在超分辨率、视频帧插值和切片插值方面实现了明显的改进。

    May, 2024

  • 磁共振图像的切片间超分辨率：预训练和自监督微调

    提出了一种自监督超分辨率 MR 图像的方法，通过预训练和微调模型，实现高质量的图像重建，可应用于临床医学领域。

    Jun, 2024