Jul, 2023

利用解剖学知识捕捉时间依赖关系的视频纤支镜气道标签预测

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TL;DR本文提出了一种仅利用支气管镜视屏数据来实现导航引导的方法，通过 CNN 对气道分割进行单帧分类并采用基于状态转移的 HMM 模型应用解剖学约束和时间上文本信息对支气管树进行定位，能够在无需电磁跟踪和 CT 扫描的情况下，实现对支气管镜操作的视觉引导。
navigation guidancebronchoscopyairway modelcnntemporal hmm
发现论文，激发创造
  • NaviAirway：基于深度学习的支气管敏感性气道分割流水线

    提出了一种用于医学图像分析中，基于深度学习的肺气道分割方法 NaviAirway，该方法采取了支气管特异性损失函数和人视感迭代训练策略，细分支气管，提升模型性能，可用于支气管镜导航、肺部疾病诊断等领域，并通过提出两个新的评价指标，更全面公正地评估基于深度学习的肺气道分割方法。

    Mar, 2022

  • 基于视觉的神经外科导航：无监督定位和相机姿态预测

    基于解剖识别的深度学习方法，通过无监督学习从手术视频中构建手术路径，从而解决内窥镜手术中由于缺乏可区分的纹理和地标以及内窥镜设备的局限性（如有限的视野和光照条件）所带来的定位问题。

    May, 2024

  • 基于解剖多类别分割和拓扑导向迭代学习的 CT 扫描精确气道分割

    本文提出了一种基于解剖学感知的多类气道分割方法，通过拓扑引导的自学习方法和断裂注意力图生成伪标签，能够完整地分割气道树，适用于慢性阻塞性肺疾病、哮喘和肺癌等呼吸系统疾病的分析。

    Jun, 2023

  • BronchoTrack：用于支气管镜支气管分支级定位的气道腔追踪

    创新的实时框架 BronchoTrack 在确保干预质量方面具有关键的分支级定位，包括腔内检测、跟踪和气道关联，通过使用轻量级检测器、多目标跟踪和基于语义气道图的训练无检测气道关联方法等解决了现有方法在速度和泛化性之间的平衡问题。

    Feb, 2024

  • EBUS-TBNA 扩展肺癌病灶分析的方法 -- 一种半监督视频对象检测方法

    该研究旨在建立一个基于计算机辅助诊断系统的肺病变诊断方法，使用支气管镜内支气管超声（EBUS）来帮助医生识别病变区域。

    Apr, 2024

  • 骨架引导下的气道分割

    通过引入骨架级注释（SkA）和几何感知双路径传播框架（GDP），我们提出了一种准确的气道分割方法，它简化了注释流程，提高了注释一致性和准确性，并保留了完整的拓扑结构。实验证明，我们的方法优于其他使用 SKA 的竞争方法，并且与完全监督的基准模型具有可比较的性能，这为实现对其他管状结构（如血管）的高效标记提供了显著的潜力。

    Mar, 2024

  • 多标签时序网络对结肠镜检查视频进行语义解析

    本研究提出了一种用于结肠镜视频的自动语义分析方法，包括使用新型 DL 多标签时间分割模型在监督和无监督环境下进行训练，通过对 300 多个带标注的结肠镜视频测试集进行评估，并使用消融研究来探索各种方法组件的相对重要性。

    Jun, 2023

  • 使用自监督学习的时空双流网络对径向探针支气管内超声视频中的肺部肿瘤进行分类

    本研究旨在设计基于 3D 神经网络、融合时空特征的 SlowFast 网络以及增强噪声鲁棒性的 SwAV 方法的计算机辅助诊断系统，以此区分良性和恶性肺部病变，协助医生进行径向探针支气管内超声检查视频的实时分析，且无需进行高质量图像选择，并在图像噪声存在的情况下实现高准确率分类诊断。

    May, 2023

  • BRONCO：使用计算机断层扫描图像自动建模支气管血管束

    基于计算机断层扫描图像的细支气管和血管束分割管道，用于肺实质的适当分析和规划以及肺实质中结节的分割。

    Sep, 2023

  • 胸科手术视频分析与手术阶段识别

    该研究论文介绍了一种利用视频数据进行手术阶段识别的方法，旨在为自动化工作流分析提供手术程序的全面理解。研究表明，在手术阶段识别任务中，视频基分类器相比于基于图片的分类器具有更高的效果。

    Jun, 2024