Jul, 2023

CT 影像中基于像素 - 病灶 - 患者网络的肝肿瘤筛查和诊断

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TL;DR提出了一种名为 Pixel-Lesion-pAtient Network (PLAN) 的新型框架来解决肝脏肿瘤的筛查、分割和分类问题，同时利用大规模多相数据集进行测试，结果表明其优于常见的卷积神经网络和 transformers，并接近于资深人类放射科医生的表现。
发现论文，激发创造
  • 多阶段多目标 CT 扫描中的肝脏病变分割和检测

    通过在多个阶段运用神经网络进行多相计算机断层扫描，结合分割模型和单相训练，我们的方法在肝脏病变分割性能上取得了 1.6% 的改进，并降低了 8% 的主体间性能差异。

    Apr, 2024

  • 肝部 CT 扫描中超高性能病变检测和虚假阳性去除的级联方法

    开发了一个二阶段的肝癌检测管道，其中高灵敏度探测算法在第一阶段发现尽可能多的病变提议，而第二阶段的病变重新分类算法则尽可能删除尽可能多的虚警。

    Jun, 2023

  • 基于联合肝分割的肝脏病变分割

    提出了一种用于计算机断层扫描（CT）图像中肝脏和肝脏病变联合分割的模型，该模型利用两个全卷积网络并置并端对端联合训练；在 2017 年 MICCAI 肝肿瘤分割挑战赛中，我们的方法在多种评估指标上达到了竞争性的肝脏和肝脏病变检测与分割分数，不同于其他表现优秀的方法，我们的模型不需要使用外部数据，并提出了一个简单的单阶段模型进行端到端的训练。然而，我们的方法几乎达到了顶尖的病变分割性能，并在保持高召回率的情况下实现了第二高的病变检测精度。

    Jul, 2017

  • 使用深度卷积神经网络方法自动进行肝脏病变分割

    利用深度卷积神经网络，以 2.5D 方式对肝脏 CT 图像进行分割，并在 130 个 LiTS 训练数据集上进行训练，在 70 个测试 CT 扫描上取得了平均 Dice 分数 0.67，时隔 ISBI2017 会议后获得了该领域的第一名。

    Apr, 2017

  • 使用级联完全卷积神经网络自动分割 CT 和 MRI 体积中的肝脏和肿瘤

    该论文利用级联全卷积神经网络自动进行肝脏和肝脏病变的分段，以实现高质量的医学影像分析和临床诊断。论文结果表明，其分割结果和计算时间均较为准确和快速。

    Feb, 2017

  • 一个完全自动化的肝脏病变和病理淋巴结的检测和分割流水线

    本文提出了一种利用机器学习技术进行肝脏和淋巴结中癌变病灶精确鲁棒检测和分割的全自动方法，验证表明此方法对高度多样化的病灶具有较好的鲁棒性。

    Mar, 2017

  • 使用深度学习的检测辅助肝部病变分割

    本文使用卷积神经网络从计算机断层扫描中分割肝脏及其损伤部位，并通过检测器本地化损伤，提高了分割网络的准确性。

    Nov, 2017

  • 基于图像增强方法的肿瘤分割研究

    通过图像增强和深度学习技术，对肝脏分割进行精确处理，以提高肝癌识别准确性和召回率。

    Jun, 2024

  • 肝肿瘤分割基准 (LiTS)

    本文介绍了 Liver Tumor Segmentation Benchmark（LiTS）的设立以及结果，其中包括 131 个计算机断层扫描（CT）体积训练的 75 个肝脏和肝脏肿瘤分割算法，并使用 70 个从不同患者获取的测试图像进行测试。结果表明，没有一种算法在三个事件中都表现最佳，并且最好的肝脏和肝脏肿瘤分割算法的 Dices 分数分别为 0.963 和 0.674（ISBI 2017）、0.702（MICCAI 2017）和 0.739（MICCAI 2018）。同时，该研究也为关于肝脏相关分割任务的研究提供了一个活跃的基准和资源。

    Jan, 2019

  • 基于级联全卷积神经网络和三维条件随机场的 CT 肝脏和病变自动分割

    本文介绍了使用级联的全卷积神经网络和密集的 3D 条件随机场来自动分割 CT 腹部图像中的肝脏和病变的方法，实现了对肝脏和病变的语义分割，其 Dice 分数超过 94％，每个体积计算时间低于 100 秒。

    Oct, 2016