Apr, 2023

心血管磁共振成像的多模态表征学习

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TL;DR提出了 CMRformer 作为临床心磁共振图像和心脏病学家报告的联合学习框架可用于改善医疗保健中标签缺失和视觉上难以解释的复杂成像疾病领域的实效性，同时提供一个庞大的 CMR 数据集可用于治疗和诊断的进一步研究。
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发现论文，激发创造
  • 基于稀疏 2D 心脏 MR 图像的全心脏 3D+T 表示学习

    我们提出了一种全心自监督学习框架，利用掩蔽成像建模自动发现心脏图像中空间和时间补丁之间的相关性，以生成有意义且高度聚类的心脏表示，该表示可以直接用于多个下游任务，而且在缺失或有缺陷的心磁共振平面上也具有鲁棒性，该方法在综合 3D+T 心脏信息方面具有出色的性能。

    Jun, 2024

  • 联合自监督和有监督对比学习用于多模态 MRI 数据：走向预测异常神经发育

    利用多模态成像、深度学习和对比学习方法，从多模态 MRI 数据中学习鲁棒的潜在特征表示，将异构特征投影到共享空间，整合不同模态和类似主体间的互补和类似信息，进而提高了异常神经发育的预测能力和计算机辅助诊断的功效。

    Dec, 2023

  • 一个适用于心脏磁共振的通用深度学习系统

    基于自监督对比学习的深度学习模型通过学习心脏核磁共振扫描伴随的放射学报告的原始文本中的视觉概念，展示了对人类心血管疾病和健康的全面评估；我们的模型在美国的四个大型学术临床机构的数据上训练和评估，并在英国 BioBank 和其他两个公开可用的外部数据集上展示了卓越的性能，实现了包括左心室射血分数回归和 35 种不同病症（如心脏淀粉样变及肥厚型心肌病）的诊断等一系列任务，显示出对人类心血管疾病的复杂性的理解能力，并在仅需要一部分通常用于这种任务的训练数据的情况下，实现了令人印象深刻的临床级诊断准确率。

    Dec, 2023

  • 医学图像和报告之间的无监督多模态表示学习

    该研究旨在探索多模态联合嵌入并生成医学影像模态和相关放射学报告，并通过受监督和无监督学习的方式，实现在文档检索任务中的表现，发现只需有限的监督即可获得与完全监督方法类似的结果。

    Nov, 2018

  • CMRxRecon：用于加速图像重建竞赛的开放式心脏核磁共振图像数据集

    通过发布一个包含来自 300 个受试者的多对比度、多视角、多切片和多线圈 CMR 成像数据的数据集，我们旨在通过引入标准化的评估标准并使数据集免费向研究社区开放来促进最先进的 CMR 图像重建的进展。

    Sep, 2023

  • 通过心脏核磁共振的知识转移解锁心电图的诊断潜力

    提出了自监督的对比学习方法，实现了从心电图数据中进行心脏筛查和疾病诊断。

    Aug, 2023

  • 基于半监督学习的心脏磁共振图像自动诊断

    该研究论文介绍了一种用于心脏图像的自动分割和辅助诊断的半监督模型，通过利用心脏 MRI 图像和仅需少量标注图像数据，实现了对心脏图像的全自动、高精度分割，特征提取，临床指数计算和疾病预测，并展示该模型在分割和预测中的高准确性，具备实际指导和应用价值。

    May, 2024

  • 多模态学习提升来自心脏 CineMR 图像的晚期机械激活检测

    本研究提出了一种多模态深度学习框架，利用先进的图像技术来改善临床分析性能，该框架首次利用位移编码和激发回波（DENSE）获得的心肌应变的准确性和重复性，来引导晚期机械活化检测中电影心磁共振（CMR）成像的分析。实验证明，我们提出的方法显著改善了电影 CMR 图像的应变分析和晚期机械活化检测的性能，更接近于 DENSE 的成果。

    Feb, 2024

  • 无监督图像配准以提高心脑图像分析的性能和可解释性

    本文提出了一种无监督深度学习配准方法，采用双向交叉模态图像合成提高正逆一致性，实现了跨不同 MRI 模态、时间和层面的解剖学变换，获得了优于基准方法的多模态脑部 2D 和 3D MRI 以及单模态心脏 4D MRI 数据实验结果。

    Mar, 2022

  • SelfCoLearn: 自我监督协作学习用于加速动态 MR 成像

    该论文提出了一种自我监督协作学习框架（SelfCoLearn），用于从不完整的 k - 空间数据准确地重建动态磁共振图像，该框架包括双网络协作学习、重新采样数据增强和特殊设计的共同训练损失三个重要的组件。在体内数据集上进行评估，结果表明，该方法具有从不完整的 k - 空间数据中捕获必要和固有表示以实现高质量和快速动态磁共振成像的强大能力。

    Aug, 2022