May, 2023

DopUS-Net: 基于多普勒信号的质量感知机器人超声成像

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TL;DR本文提出了一种利用 Doppler 效应的血管再识别模块的 DopUS-Net，用于血管病变的自动分割和血管筛选程序的实时监测，实验结果表明，这种方法可以显著提高分割结果的准确性和鲁棒性。
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发现论文，激发创造
  • 机器人超声激光成像中的运动放大：实现注动感知动脉分割

    提出了一种新颖的脉动辅助分割神经网络 (PAS-NN)，通过明确利用心脏诱导的动作，运用运动放大技术来放大兴趣频带内的微小运动从而提取连续超声图像中的脉动信号，提高血管分割的准确性和稳定性，并通过创新性地整合脉动作为注意力指导，有效改善超声图像中小血管的分割性能。

    Jul, 2023

  • 脐动脉多普勒成像自动引导和质量评估系统

    本研究提出了一种自动系统，使用改进的 Faster R-CNN 算法协助超声医生对胎儿超声筛查中脐动脉峡部多普勒图像的获取和质量评估。对国家超声筛查数据库中 657 个样本进行实验验证，结果表明该系统的使用可以有效指导超声医生，提高脐动脉多普勒图像的质量。

    Apr, 2023

  • 智能机器人超声医生：基于互信息的少样本解缠奖励学习

    提出了一种智能机器人超声检查师，能够从专家的经验中自主学习，理解超声检查的语言，通过估计互信息和开发高斯分布滤波器来提高模型的泛化能力，并在血管和动物器官模型中进行了演示实验，证明了该方法的稳健性。

    Jul, 2023

  • 使用深度变分聚类的专家无关超声图像质量评估

    提出了一种用于超声图像质量评估的无监督学习自编码器网络 US2QNet，在预处理、聚类和后处理三个模块的共同作用下，高效提取、聚类和可视化超声图像的质量特征表示，经过验证，该框架可以高效准确地评估尿路超声图像的质量。

    Jul, 2023

  • 使用自监督学习的时空双流网络对径向探针支气管内超声视频中的肺部肿瘤进行分类

    本研究旨在设计基于 3D 神经网络、融合时空特征的 SlowFast 网络以及增强噪声鲁棒性的 SwAV 方法的计算机辅助诊断系统，以此区分良性和恶性肺部病变，协助医生进行径向探针支气管内超声检查视频的实时分析，且无需进行高质量图像选择，并在图像噪声存在的情况下实现高准确率分类诊断。

    May, 2023

  • LOTUS：学习优化基于任务的超声图像表示

    通过模拟介质的计算，该论文提出一种新的方法，利用 CT 扫描的数据生成物理模拟的超声图像，通过端到端的训练实现超声图像合成和自动分割。方法在主动脉和血管分割任务上有很好的定量结果，并在其他器官上进行了优化图像表示的定性结果评估。

    Jul, 2023

  • 基于自主分割的超声波图像采集技术在关节运动情况下的应用

    该研究提出了一种基于视觉的方法，允许自主的机器人超声波肢体扫描，使用 MRI 图像的基准分析血管结构生成扫描轨迹，并利用神经网络对连续的超声帧进行空间连续性的分析以实现精确的血管结构重建及测量。

    Aug, 2022

  • MicroSegNet: 微超声图像前列腺分割的深度学习方法

    本文提出了一种基于深度学习的方法，即 MicroSegNet，用于对微型超声图像上的前列腺进行自动化、快速、准确的分割，使用了多尺度注释引导变压器 UNET 模型，可以更好地处理前列腺、膀胱和尿道的艺术品和不清晰的图像区域，取得了比现有分割方法更好的结果，还提供了代码与数据集。

    May, 2023

  • ProsDectNet: 桥接前列腺癌检测中的差距通过经直肠 B 模式超声成像

    我们提出了一种多任务深度学习方法 ProsDectNet，用于在 B 超成像中定位前列腺癌，通过最小化熵以改善模型性能，减少误报预测。在 MRI-TRUS 融合针刺活检的 289 名患者中训练和验证 ProsDectNet，然后在另外 41 名患者上进行测试，结果显示 ProsDectNet 在 B 超成像中检测前列腺癌的敏感性为 74％，特异性为 67％。我们的研究表明 ProsDectNet 有潜力用作计算机辅助诊断系统，以改善针刺活检和治疗规划。

    Dec, 2023

  • 多种光谱及组织多普勒超声心动图的综合分析统一方法

    使用卷积神经网络的综合分析方法，自动识别关键特征及提高解释性，对多种多普勒观测图进行全面分析，并在心射血末期（ED）检测方面表现出竞争力。

    Nov, 2023