Sep, 2022

用于运动伪影分类和心脏磁共振图像分割的多任务 Swin Transformer

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TL;DR本研究提出了一种多任务的网络 ——Multi-task Swin UNEt TRansformer 网络，用于解决在 CMR 运动挑战中的 CMR 分割和运动伪影分类，实现了同时确定 CMR 的诊断质量和生成掩模的目的。通过 5 倍交叉验证训练 5 个网络的集合，我们实现了 DICE 系数为 0.871 的分割性能和 0.595 的分类准确性。
cardiac magnetic resonance imagingcmr segmentationmotion artifacts classificationdiagnostic qualitymulti-task swin unet transformer network
发现论文，激发创造
  • 呼吸运动下极端心脏磁共振分析挑战（CMRxMotion）

    该研究设计了一项心脏 MRI 分析挑战赛（CMRxMotion Challenge），以评估呼吸运动对图像质量的影响，并检验分割模型的稳健性，招募了 40 名志愿者进行不同的呼气行为，采集了具有伪影的短时成像，并通过定量评估绩效和对比实验，考察自动化影像质量评估和分割任务的算法效果。

    Oct, 2022

  • 使用 k 空间数据增强和课程学习自动检测心脏 MR 运动伪影的基于 CNN 的方法

    本研究提出了基于深度学习的方法，通过数据增强技术和学习曲线，自动检测心脏磁共振心动图像（CMR）中与运动相关的伪影，该方法在 UK Biobank 数据集上取得了 0.89 ROC 曲线下区域的高分类性能

    Oct, 2018

  • 心脏 MR 图像序列的动态估计与分割联合学习

    本文提出了一种基于深度学习的心脏 MR 图像序列的联合运动估计和分割方法，该方法包括一个基于无监督 Siamese 风格循环空间变换网络的运动估计分支和一个基于全卷积网络的心脏分割分支。实验结果表明，联合学习两个任务是互补的，并且所提出的模型在准确性和速度方面明显优于竞争方法。

    Jun, 2018

  • Swin Transformer 用于快速磁共振成像

    采用 Swin transformer 以及 multi-channel loss 的方式用于快速 MRI 重建，在进行了多个比较和消融实验以及对多模态脑肿瘤分割的实践后，得出了良好的重建效果。

    Jan, 2022

  • 基于时空 SAM 适应的心脏磁共振 2D+T 短轴和长轴分割

    利用 CMR2D + T-SAM 对 2D + T 心肌分割进行了改进，通过空时调整和 U-Net 框架，利用文本提示以单一模型实现了对短轴和长轴视图的准确分割，在 STACOM2011 数据集上取得 0.885 的心肌 Dice 分数和 2.900 像素的 Hausdorff 距离，并在 ACDC 数据集上展示了 0.840 的 Dice 分数和 4.076 像素的 Hausdorff 距离。

    Mar, 2024

  • 基于卷积网络辅助重建 Swin Transformer 的动态 MRI 重建学习

    提出了一种名为 Reconstruction Swin Transformer (RST) 的新型架构，用于 4D MRI 重建，该架构继承了视频 Swin Transformer 的骨干设计，并引入了新的重建头部来恢复像素级强度，通过在卡片 4D MR 数据集中的实验结果进一步证实了 RST 的优越性。

    Sep, 2023

  • 基于任务变换网络的 MRI 恢复与超分辨率联合重建

    本文提出了一种基于 T$^2$Net 的 MRI 重建和超分辨率的多任务联合学习框架，将重建和超分辨率分成两个子分支，通过任务转换器实现了两个任务的共享特征学习，实验结果表明该模型在定量和定性方面都显著优于先进的序列方法。

    Jun, 2021

  • 基于 ADMM 的深度心脏 MRI 重建

    心脏核磁共振成像技术是一种有价值的非侵入性工具，用于识别心血管疾病，并通过基于深度学习的加速重建方法，提高动态心脏成像的重建质量和准确性。

    Oct, 2023

  • DeepTag: 一种基于无监督深度学习的心脏标记磁共振图像运动跟踪方法

    本文提出了一种基于深度学习的全自动运动跟踪方法，可以对心脏标记核磁共振成像（t-MRI）图像中的运动进行跟踪，并且在动态医学成像方面提供了有用的解决方案。实验证明，与传统运动跟踪方法相比，这种新方法在地标跟踪的准确性和推理效率方面都表现出了优越性。

    Mar, 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