Jun, 2023

胰腺分割的课程知识切换

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TL;DR本研究提出了一种新的人体胰腺分割框架，即课程知识切换 (CKS) 框架，采用动量更新参数更新机制，通过从简单到复杂、逐层学习，掌握胰腺检测，实验结果表明，CKS 框架在不同的神经网络背景下，以 DSC 度量为基准，在 NIH 数据集上取得了最先进的性能。
pancreas segmentationcurriculum knowledge switching frameworkneural networkmomentum updatenih dataset
发现论文，激发创造
  • 基于领域专用网络设计和循环神经语境学习的 CT 和 MRI 胰腺分割

    该研究使用卷积神经网络和递归神经网络对放射学图像中的胰腺进行自动分割，以进行计算机辅助筛查和定量评估。

    Mar, 2018

  • 全向嵌套网络的空间聚合用于自动化胰腺分割

    本论文针对医学图像分析中的自动器官分割问题，提出了一种基于深度学习和随机森林的综合方法，通过聚合器官内部和边界的语义标签生成保边界腺体分割。在 82 个病人的 CT 扫描数据集上，我们的方法达到了 78.01% 的 Dice 相似度系数，相较于之前最先进方法的 71.8% 显著提高。

    Jun, 2016

  • 腹部 CT 扫描中胰腺分割的定点模型

    论文提出采用固定点模型，利用预测分割掩码来缩小输入区域，从而提高深度神经网络在腹部 CT 图像中的器官分割准确性，针对胰腺等较小的器官分割效果得到明显提升。在 NIH 胰腺分割数据集上表现出超过 4% 的优异表现。

    Dec, 2016

  • 腹部 CT 扫描中胰腺囊肿分割的深度监督

    介绍了一种基于深度学习的胰腺囊肿自动分割方法，通过加入深度监督并基于合理的变换函数，将分割任务分解为不同的步骤，应用于 131 个病理样本中取得了 63.44% 的平均精度（Dice-Sørensen 系数），高于未使用深度学习方法的 60.46%。

    Jun, 2017

  • 基于级联超像素和（深度）图像块标注的胰腺分割自下而上方法

    该研究提出了一种基于分层信息传播的自下而上方法，使用不同分辨率的图像块分类和级联超像素，实现了腹部 CT 扫描中胰腺分割的鲁棒自动化，并比传统多阶段法更为高效。

    May, 2015

  • DeepOrgan: 多层深度卷积神经网络用于自动化胰腺分割

    本文提出了一种基于 ConvNets 和 CT 扫描的分层粗到细分割方法，用于自动识别和分割腹部内器官，特别是胰腺。在 82 名患者的 CT 图像上进行了交叉验证，结果表明该方法可以实现高达 83.6％±6.3％的分割准确率。

    Jun, 2015

  • 通过循环神经网络上下文学习和直接损失函数提高 CT 和 MRI 图像的深度胰腺分割

    这篇论文提出了一种结合了卷积神经网络和循环神经网络的方法，利用 LSTM 进行序列处理来解决胰腺 CT 和 MRI 扫描的精确分割问题，且提出了一种名为 Jaccard Loss 的新的分割损失函数，优化 Jaccard 指数直接达到了比 CT 和 MRI 胰腺分割的现有方法更好的效果。

    Jul, 2017

  • 基于深度卷积网络的 CT 胰腺分割

    使用卷积网络的深度学习方法对腹部计算机体层摄影（CT）图像中的胰腺进行分段，该方法基于分层从粗到细的本地图像区域（超像素）的分类，并通过随机森林分类器级联的两级修补程序生成初始概率响应图，最终达到了 68% 的 Dice 分数，这表明这种方法具有很大的潜力和性能优势。

    Apr, 2015

  • 基于全面嵌套卷积神经网络的胰腺自动定位与分割的空间聚合

    本研究提出了一种基于深度学习的自动化系统，使用 3D CT 扫描实现胰腺的定位和分割来解决医学图像分析中的器官分割问题，并在公开数据集上进行了四倍交叉验证的定量评估。

    Jan, 2017

  • 一种用于体积医学图像分割的 3D 粗 - 细框架

    本研究采用 3D 卷积神经网络对容积式医学图像进行分割，并提出了一种新的 3D 粗到细的框架，该框架不仅有效而且高效可靠，与 2D 方法相比取得更好的效果，并在临床应用中得到了可靠性保证。

    Dec, 2017