Jun, 2023

血管分割的最优连接模型和 MEA-Net

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TL;DR通过在神经网络分割结果中直接提取边界体素，在最小曲面的基础上建立最优连接模型，并改进了血管的分割，为三维多分类血管分割任务带来了最先进的性能表现，同时，相比其他方法，处理血管分散和结构完整性并有效地改善了血管结构的 Betti 误差和 LR、BR 误差指标，使血管具有更精确的拓扑结构。
vascular diseasesblood vessel segmentationneural networkstopological structure3d multi-class segmentation
发现论文，激发创造
  • DeepVesselNet: 三维血管造影体积中的血管分割、中心线预测和分叉点检测

    DeepVesselNet 是一种适用于血管图像分割的网络结构，主要使用 2D 十字卷积滤波器和合成数据集进行训练，能在降低计算复杂度的同时实现较高准确率。

    Mar, 2018

  • 深度监督加附加标签的视网膜血管分割任务

    该研究提出了一种基于深度学习的新方法，通过 U-net 神经网络和边缘感知机制实现视网膜血管图像的血管分割，实验结果表明该方法在三个数据库上的表现可与现有的最先进方法相媲美，具有 97.99％的 AUC，并且运行时间更有效率。

    Jun, 2018

  • 通过学习图形连通性进行深度血管分割

    本研究提出了一种新颖的基于深度学习的血管分割系统，将图卷积网络与统一的 CNN 结构相结合，可以应用于扩展任何类型的基于 CNN 的血管分割方法，实验证明该方法在两个视网膜图像数据集以及冠状动脉 X 射线血管造影数据集上性能优于当前的最先进方法。

    Jun, 2018

  • 脑部 3D OCTA 图像中基于模拟的血管分割

    使用合成数据来监督分割算法，提出了一种在小鼠脑部 3D OCTA 图像中实现无标记血管分割的方法。

    Mar, 2024

  • FS-Net: 全尺度网络与自适应阈值用于提升微血管结构的提取

    提出了一种基于编码解码神经网络结构、sigmoid 平滑和自适应阈值方法的全尺度微血管提取机制，对视网膜血管分割问题进行了降低，取得了与之前研究相比具有竞争力的结果。这一性能的提升使得该解决方案更有可能应用于寻求眼科专家关注的真实诊断中心。

    Nov, 2023

  • 基于全卷积神经网络的结构化预测方法用于视网膜血管分割

    本文提出了一种基于卷积神经网络的结构化预测模型，有效地解决了（DRIVE 数据集上）自动分割视网膜血管的任务，得到 95.33% 的准确率和 0.974 的 AUC 值。

    Nov, 2016

  • 一种评估和改进难以检测血管分割算法性能的新方法

    血管分割中的局部血管显著性指数可以用于衡量具有低显著性的血管段的分割算法性能，并提出了一种数据增强方法以改善卷积神经网络的分割性能。

    Jun, 2024

  • 利用 CNN 和测地线拟合树模型以跟踪血管并应用于超声定位显微镜数据

    通过使用卷积神经网络对感兴趣的点进行定位和分类，并将血管表示为一些最小距离树状图的边，基于地形测量方法检测血管及其几何特征，我们的研究聚焦于在血管网络中检测重要的地标，并利用位置和方向的空间，准确地将 2D 血管表示为树状结构。我们构建了适用于超声定位显微镜（ULM）数据跟踪的模型，提出在这种类型数据上构建良好的成本函数用于跟踪。我们还对合成数据和眼底图像数据进行了测试。结果表明，缺乏良好注释的 ULM 数据是血管地标定位的障碍，但基于 ULM 数据建立的方向得分对于追踪血管具有良好的测地线效果。

    Nov, 2023

  • 全局控制的局部 SO (3)- 等变尺度不变血管分割

    个性化 3D 血管模型的深度学习自动化方法通过组合全局控制器和局部分割模型，实现了水密且高精度的血管分割，能够灵活构建血管模型并扩展血管部分。在腹主动脉瘤、髂动脉和肾动脉的分割中与最先进的模型相媲美。

    Mar, 2024

  • 自动三维血管中心线提取的混合表示学习

    提出了一种基于深度学习的自动血管提取方法，旨在解决 3D 卷积神经网络在处理 3D 医学图像时 “断排” 问题，该方法采用局部外观的卷积神经网络和全局几何的点云网络相结合，通过最短路径算法将提取的局部部分相连，实现了从 3D 医学图像中高效、自动地提取血管轮廓线的效果。

    Dec, 2020