Jul, 2023

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • DopUS-Net: 基于多普勒信号的质量感知机器人超声成像

    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。

    May, 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

  • 自主超声导航的心脏超声模拟

    通过模拟管道生成大量的超声图像，以供导航相关的网络训练使用，从而实现快速准确的患者特异性超声图像生成并展示该方法在网络导航相关任务中的可用性。

    Feb, 2024

  • 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

  • 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

  • AiAReSeg: 利用 Transformer 进行介入超声波的导管检测与分割

    提出了一种使用改进的机器学习变压器架构来检测和分割超声辅助介入导管的方法，借助物理建模和超声模拟器产生合成超声图像，并经实验证明了其在超声噪声和扫描角度范围上的鲁棒性，为更安全高效的血管内手术迈出了重要的一步。

    Sep, 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

  • CathFlow: 使用光流和 Transformer 对介入超声中导管进行自监督分割

    我们介绍了一种自我监督深度学习架构，用于在纵向超声图像中分割导管，并消除对标记数据的需求。该模型在合成超声数据和硅主动脉模型图像上进行验证，展示了其未来在临床数据中应用的潜力。

    Mar, 2024

  • 用于运动伪影分类和心脏磁共振图像分割的多任务 Swin Transformer

    本研究提出了一种多任务的网络 ——Multi-task Swin UNEt TRansformer 网络，用于解决在 CMR 运动挑战中的 CMR 分割和运动伪影分类，实现了同时确定 CMR 的诊断质量和生成掩模的目的。通过 5 倍交叉验证训练 5 个网络的集合，我们实现了 DICE 系数为 0.871 的分割性能和 0.595 的分类准确性。

    Sep, 2022

  • 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