Jul, 2023

医学图像配准中的深度学习调查：新技术、不确定性、评估指标及未来发展

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TL;DR过去十年来，深度学习技术在医学图像配准领域取得了很大进展。本文对深度学习技术在图像配准中的最新进展进行了综合概述，包括网络结构、损失函数、注册不确定性估计方法和评估指标等方面，并探讨了这些新技术在医学影像中的实际应用和未来前景。
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发现论文，激发创造
  • 医学图像配准中的深度学习：一项调查

    本文综述了深度学习在医学图像配准领域的演变历程，总结了该领域内最新的研究挑战和创新，列举了未来的研究方向。

    Mar, 2019

  • 医学图像配准中的深度学习：综述

    本文总结使用深度学习技术的医学图像匹配方法，并对这些方法进行了分类、评估和比较。最后，分析了这些方法的未来发展趋势。

    Dec, 2019

  • Learn2Reg：深度学习时代全面多任务医学图像配准的挑战、数据集和评估

    本文描述了 Learn2Reg 挑战赛的数据集，任务，评估方法和结果，以及结果的进一步分析。同时，该研究也揭示出许多提高医学图像配准表现的方法，从而推动了该领域的发展。

    Dec, 2021

  • 图像配准度量学习

    本文介绍了一种利用深度学习优化图像配准的方法，通过学习一个适应性正则化程序来控制变换的规则性，从而实现更好的结果输出。

    Apr, 2019

  • 一种用于非监督仿射和可变形图像配准的深度学习框架

    通过使用深度学习，我们提出了一种无需预定义注册示例的机制来进行医学图像分析中的图像注册，包括仿射和可变形图像注册，性能可与传统图像注册相当，但速度快了几个数量级。

    Sep, 2018

  • DeepAtlas: 图像注册和分割的联合半监督学习

    本文提出了一种基于深度学习的框架，联合学习图像配准和图像分割网络，在考虑到现有分割数据的情况下，同时提高分割和配准的准确性，并利用配准产生的数据增强对分割网络进行训练，实现在有限的训练数据集上训练高质量的模型。在膝盖和脑部 MRI 图像上，与以往研究相比，我们的方法具有更高的分割和配准准确度，且只需用一张标记图像就可实现 2.7% 和 1.8% 的 Dice 分数提升。

    Apr, 2019

  • 基于概率密集位移网络缩小深度与传统图像配准之间的差距

    提出了一种基于概率密度优化和深度学习的非线性医学图像配准方法，该方法通过近似最小卷积和平均场推断进行可微位移正则化，在少量标记的扫描中可实现较高准确度。

    Jul, 2019

  • 医学图像分析的深度学习调查

    该论文回顾了与医学图像分析相关的主要深度学习概念，并总结了 300 多项协同研究的成果，大部分研究在过去一年内发表。文中调查了深度学习在图像分类、物体检测、分割、注册等任务中的使用并提供了应用领域的简介。同时也探讨了未来研究的开放性挑战和方向。

    Feb, 2017

  • 医学影像配准的深度学习：介绍与调查

    图像配准是一种将图像变形以使其与参考空间对齐的过程，以便医学从业者可以在标准化的参考框架中检查各种医学图像，如具有相同的旋转和比例。本文介绍了使用简单的数字示例进行图像配准的过程，并提供了图像配准的定义以及空间定向象征性表示。同时，探讨了不同类型的图像转换，包括仿射、可变形、可逆和双向转换，以及医学图像配准算法，例如 Voxelmorph、Demons、SyN、迭代最近点、SynthMorph。此外，还讨论了基于图谱的配准和多阶段图像配准技术，包括粗细和金字塔方法。此外，该综述论文讨论了医学图像配准分类法、数据集、评估指标（如基于相关性的度量、基于分割的度量、处理时间和模型大小）以及在图像引导手术、运动跟踪和肿瘤诊断方面的应用。最后，该文还探讨了未来研究方向，包括进一步发展变形器。

    Sep, 2023

  • 医学图像分析中深度学习的最新进展和临床应用

    本文总结和回顾了过去五年来针对深度学习在医学图像分析领域中面临着的挑战和问题进行的一系列研究和尝试，强调了半监督和无监督深度学习在医学图像分析领域的最新进展和贡献，并讨论了未来研究的可能解决方案和技术挑战。

    May, 2021