May, 2023

Mesh2SSM: 从表面网格到解剖统计形态模型

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TL;DRMesh2SSM 是一种新的方法，它利用无监督的、置换不变的表示学习来估计如何将模板点云变形为特定主体的网格，并形成一个基于对应关系的形状模型。该方法可以直接对网格进行操作，且计算效率高，是传统的基于深度学习的 SSM 方法的有吸引力的替代方法。
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发现论文，激发创造
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    May, 2023

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    Mar, 2024

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    May, 2023

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    May, 2024

  • S3M: 通过无监督对应关系实现可扩展统计形状建模

    本研究提出一种无监督方法，利用深度几何特征和功能对应关系，同时学习复杂解剖学中的局部和全局形状结构，从而显著改善统计形状模型的无监督对应估计，并且精度高于基线方法，甚至在高度不规则的表面拓扑上也适用。

    Apr, 2023

  • Image2SSM：基于径向基函数从图像中重新构建统计形状模型

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    May, 2023

  • 渐进式深度 SSM：图像到形状深度模型的训练方法

    通过多尺度学习和形状先验，提出了一种新的训练策略 “渐进式 DeepSSM”，用于从医学图像中训练图像到形状深度学习模型，实验证明该策略提供了更好的模型性能。

    Oct, 2023

  • 从未分割的医学图像中的弱监督贝叶斯形状建模

    通过点云监督，提出了一种弱监督的深度学习方法来预测统计形态模型的构造，从而提高模型的训练可行性。

    May, 2024

  • SCorP: 统计信息引导的密集对应点预测直接从非分割医学图像中

    SCorP, a novel framework leveraging unsupervised learning and shape priors, streamlines statistical shape modeling by predicting surface-based correspondences directly from unsegmented images.

    Apr, 2024

  • ADASSM：来自图像的统计形状模型的对抗性数据增强

    基于深度学习模型的图像到统计形状模型 (Image-to-SSM) 的在线数据增强框架通过引入数据相关噪声生成或纹理增强，提供了改进的准确性，使模型能够关注底层几何形状而不仅仅依赖像素值。

    Jul, 2023