May, 2023

前列腺体内微超声和体外伪全切片病理图像的图像配准：概念验证研究

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TL;DR使用图像注册技术，作者提出了对微型超声进一步应用的可能性，利用大型数据集辅助训练医生进行识别并达到较高的准确率，有望应用于前列腺癌的早期诊断和治疗中。
prostate cancerimage-guided biopsymicro-ultrasoundhistopathologyimage registration
发现论文，激发创造
  • 前列腺 MRI 和组织病理图像的弱监督配准

    该研究提出了一种弱监督的 MRI 和组织病理学图像的仿射和可变形配准方法，用于早期检测前列腺癌，可以减轻需要前列腺分割的负担，并取得了比其他方法更高的准确度。

    Jun, 2021

  • 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

  • 大规模数字前列腺病理图像分析：特征提取与深度神经网络结合

    本文介绍了一种结合人工和深度神经网络特征提取的分析流程，并直接操作于数字扫描仪所生成的全幅图像上，实现了前列腺癌癌区定位、分级、提取 Gleason 分级的面积比率和细胞 / 结构特征，最终通过对 368 个全幅图像进行测试，成功在區分 Gleason 3+4 和 4+3 的幻灯片方面达到了 75％的总体准确性。

    May, 2017

  • 基于皮肤配准的 US 和 MR 图像融合

    该研究论文提出了一种融合成像系统，利用 3D 相机传感器，将 CT 和 MRI 图像与实时超声波采集进行注册，主要关注系统的便携性和在不同解剖部位的适用性。

    Jul, 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

  • 转变乳腺癌诊断：实时超声到乳房 X 光片的转换，实现成本效益的诊断

    通过使用延时软件以及生成对抗网络（GANs），本研究旨在通过从噪音超声图像中提供类似乳腺 X 线摄影图像质量的实时图像，以解决超声图像在空间分辨率和噪音方面的限制。

    Aug, 2023

  • 使用光子吸收遥感显微术进行无标记组织学的自动全层扫描成像

    利用第一代透射式光子吸收遥感显微镜的标签自由组织学平台，以及 pix2pix 实验，全面提高了组织学诊断的效率和疾病诊断的准确性，同时允许光学方法（标签自由的）与传统染色工艺进行对比，应用广泛。

    Apr, 2023

  • 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

  • 形变多模态图像配准用于光学测量与组织学图像的相关性

    利用深度学习技术，通过自动多模式图像配准方法，将快照乳房标本图像与对应的组织学图像进行对齐，以提高光学技术验证的准确性。

    Nov, 2023

  • 面向经直肠超声诊断中临床重要前列腺癌分类的多模态融合与基于原型的特征细化

    提出了一个新颖的学习框架，利用多模态经直肠超声引导前列腺癌临床显著性分类，使用两个独立的 3D ResNet-50 从 B 模式和切变波弹性成像 (SWE) 中提取独特特征，同时加入注意模块以精确优化 B 模式特征并聚合两种模态提取的特征。此外，通过使用少样本分割任务增强分类编码器的能力，采用原型修正模块提取临床显著性前列腺癌代表性原型，针对 512 个经过活组织检查证实的前列腺癌 TRUS 视频进行了性能评估，结果表明了准确识别临床显著性前列腺癌的强大能力，达到了 0.86 的曲线下面积（AUC）。此外，该框架生成了视觉类别激活映射（CAM），可用于定位临床显著性前列腺癌，提高生物检查程序的效果。

    Jun, 2024