Apr, 2023

实现逼真的超声胎儿脑成像合成

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TL;DR本文利用 GAN 技术生成 256x256 胎儿超声横颞脑平面图像，结果表明 GAN 技术可以生成逼真的高分辨率超声图像，为将来合成其他胎儿脑平面、解剖结构和设备的工作奠定了基础。
prenatal ultrasound imaginggan-based modelsdiffusion-super-resolution-gantransformer-based-ganfetal ultrasound images
发现论文，激发创造
  • BrainVoxGen：用于超声到磁共振图像合成的深度学习框架

    本研究提出了一种基于深度学习框架的方法，旨在利用 Pix2Pix GAN 模型从三维超声图像合成三维 MRI 体积。利用 3D 超声卷积数据集输入到 UNET 生成器和修补鉴别器，创建相应的 3D MRI 体积。通过对 3D 超声和 MRI 图像数据集应用鉴别器和生成器的损失函数来评估模型性能。结果表明合成的 MRI 图像与预期结果存在一定的相似性。尽管在数据集大小、计算资源和技术复杂性方面存在挑战，但该方法成功生成了具有满意相似性评分的 MRI 体积，并可作为进一步研究的基线。它突显了基于深度学习的体积合成技术在超声到 MRI 转换中的潜力，展示了其在医学应用中的可行性。需要进一步改进和探索以提高临床相关性。

    Oct, 2023

  • 自监督超声到 MRI 胎儿脑部图像合成

    本文提出了一种基于超声图像合成类似磁共振图像的方法，该方法自监督、端到端可训练，并利用交叉模式关注和对抗性学习等技术，成功生成了逼真的胎儿 MRI 图像。

    Aug, 2020

  • 通过 CycleGAN 将超声图像转换为伪解剖展示

    通过利用神经网络的 CycleGAN 方法，从医学超声图像数据中生成伪解剖图像，提高图像质量以更好地表现病变区域，其中生成伪解剖图像在病变分割中的对比度和区分度较高，可潜在地简化诊断流程并改善临床结果。

    Feb, 2022

  • 使用合成磁共振图像的脑肿瘤分割 ——GAN 和扩散模型的比较

    本文研究了利用生成模型如 GANs 构建的合成影像，其在大脑肿瘤分割任务上与真实影像训练的性能差异，发现实验结果在一定数据量下合成影像可以很好地训练神经网络，而常用的评估合成影像的指标无法很好地预测其在特定任务上的性能。

    Jun, 2023

  • 学习超声平面姿态回归：评估胎儿大脑中广义姿态坐标

    本研究旨在开发一种超声定位系统，以通过卷积神经网络回归网络预测胎儿脑部任意定向的超声截面图像在参考标准框架下的六维姿态，同时分析评估该参考框架对标准平面获取的准确性，并探究注册质量和数据扩充等因素对训练和测试结果的影响，最终使本系统的平均翻译误差和旋转误差分别达到 3.53 毫米和 6.42 度。

    Jan, 2023

  • 利用合成数据改进胎儿 MRI 中的跨领域脑组织分割

    FetalSynthSeg 是一种基于 SynthSeg 的领域随机化方法，用于通过磁共振成像（MRI）对胎儿脑进行分割，研究结果表明，在跨领域数据验证中，仅使用合成数据训练的模型表现优于仅使用真实数据训练的模型，并且在不同磁场强度和超分辨率算法下具有鲁棒性。

    Mar, 2024

  • 从噪音注释中学习分割胎儿脑组织

    本论文提出了一种使用深度学习训练的多标记胎儿脑部图像分割模型，利用自动选图和手动修复结合的多重配准策略来处理不可比较的胎儿脑部结构，采用标签平滑方法进行多噪声训练，使输出更准确，经测试后得到了更好的分割结果，有望成为胎儿 MRI 分析中提高准确度和可重复性的重要工具。

    Mar, 2022

  • FMRI 数据增强合成

    本研究使用经典方法和现代隐式生成模型对神经影像数据集进行了合成增广，能够 “改善预测 fMRI 模型的质量”，并且在预测认知和行为结果方面得到了较好的性能提升。

    Jul, 2019

  • 合成脑图像：用生成对抗模型弥合脑部映射中的差距

    使用深度卷积生成对抗网络（DCGAN）合成高保真和逼真的 MRI 图像切片，为医学影像研究提供深度学习技术的应用。

    Apr, 2024

  • 生成对抗网络用于大脑影像合成的综述

    本文主要介绍了使用生成对抗网络（GAN）进行医学图像合成的研究。作者总结了最近应用 GAN 进行交叉模态大脑图像合成的进展，包括 CT 合成 PET、CT 合成 MRI、MRI 合成 PET 以及相反的方向。

    May, 2023