May, 2023

医学图像病变分割的双亲和学习尺度感知超分辨率网络

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TL;DR本文提出了一种自适应分割大小不同的病变的低分辨率医学图像的比例感知超分辨率网络，该网络包含双分支进行病变掩模超分辨率和病变图像超分辨率，同时引入了比例感知扩张卷积块来自适应调整卷积核的感受野以根据损伤的大小进行分割。在多个具有挑战性的病变分割数据集上，我们提出的网络相比其他最先进的方法实现了持续的改进。
convolutional neural networkslesion segmentationmedical imagesscale-aware super-resolution networkmulti-task learning
发现论文，激发创造
  • 基于多尺度 3D 卷积神经网络和完全连接条件随机场的高效脑部病变分割

    本文介绍了一种分割脑损伤的新方法，主要采用 3D 卷积神经网络，同时处理不同尺度的图像，通过实验证明具有更好的性能。

    Mar, 2016

  • 多尺度卷积堆叠聚合用于鲁棒性白质高信号区域分割

    使用多尺度聚合模型来处理大小可变的白质高信号区域 / 损伤的分割任务，在多个数据集上的表现均优于现有的方法。

    Jul, 2018

  • 医学图像分割的多尺度自引导注意力

    采用引导自我关注机制的卷积神经网络模型对医学图像进行语义分割，能够更好地捕捉图像中的上下文依赖关系，去除冗余的信息提取并集成本地特征和全局依赖，强调相关特征关联，从而取得更好的分割效果。

    Jun, 2019

  • 基于深度神经网络的多发性硬化症病变和神经解剖分割

    本文探讨基于卷积神经网络（CNN）的分割解决方案，以提供多模式磁共振成像的快速，可靠的病变和灰质结构分割，重点研究了基于 2016 MSSEG 训练数据集上的两个完全卷积 CNN 架构的性能，并比较了其他方法的性能表现。

    Jan, 2019

  • 基于深度金字塔推理和多尺度增强的注意力型 CT 病变检测

    本篇论文提出了一种基于多尺度增强，结合空间和通道注意力的特征金字塔网络，用于检测计算机断层扫描中的病变，并在 DeepLesion 基准数据集上展开实验证明其优于先前的方法。

    Jul, 2019

  • 探究和利用图像分辨率进行基于迁移学习的皮肤病变分类

    本文研究了使用不同输入图像尺寸 fine-tuned CNNs 进行皮肤病变分类的性能，提出了一种基于三级集成策略的新型融合方法，取得了比现有算法更好的分类结果。

    Jun, 2020

  • 组尺度旋转等变 UNet 用于组织病理学图像分割

    本论文提出了基于尺度空间理论的比例等变 UNet（SEUNet）进行数字组织病理学图像分割，实验结果表明该方法在训练参数更少的情况下优于其他方法。

    Apr, 2023

  • DmADs-Net：用于医学图像分割的稠密多尺度注意力和深度监督网络

    通过对复杂数据集和不同类型的数据集进行广泛实验，本研究提出了一种名为 DmADs-Net 的密集多尺度注意力和深度监督网络，通过特征提取、特征注意力块和特征融合等模块的创新，该网络在处理医学图像中的病变定位和特征提取方面取得了优于主流网络的表现。

    May, 2024

  • 皮肤病损检测和分割的多任务框架

    使用 Faster-RCNN 和 SkinNet 的多任务卷积神经网络（CNN）的联合检测和分割框架，对皮肤病变进行准确和自动地划分，并且在 ISBI 2017 数据集上得到了 Dice 系数大于 0.93、Jaccard 系数大于 0.88、准确率大于 0.96 和敏感度大于 0.95 的良好表现。

    Aug, 2018

  • 学习从噪声标注中分割皮肤病变

    该研究提出了一个新的框架，可以使用大量的便宜的不可靠注释和较少的专家级别的干净注释训练完全卷积分割网络，使用空间可适应重新加权方法在损失函数中平衡了干净和嘈杂的像素级注释，使用元学习方法将更多的重要性分配给损失梯度方向更接近干净数据的像素，实验表明，使用空间重新加权可以改善深度网络对噪声注释的鲁棒性。

    Jun, 2019