Jul, 2023

深度学习中的医学图像分割实现跨维度迁移学习

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TL;DR本论文介绍了一种将自然图像上训练的 2D 分类网络的效率转移到 2D、3D 单模态和多模态医学图像分割应用中的高效方法，该方法基于权重转移和维度转移的两个关键原则，实验证明其在多维医学图像分割方面表现出色。
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发现论文，激发创造
  • Med3D：三维医学影像分析的迁移学习

    本研究为培训深度学习算法所需数据量的问题提出了一种解决方案，通过建立医学图像分割数据集和使用 Med3D 进行多域协同训练，可以加速涉及 3D 医学图像的任务的训练收敛速度和提高准确度。

    Apr, 2019

  • 从稀疏标注的 3D 医学图像数据集进行迁移学习

    本研究探索了使用迁移学习来提高医学影像中深度卷积神经网络对器官分割的性能，研究结果表明迁移学习可改善标注的效率和提高准确的器官分割，在医学影像领域具有潜在应用价值。

    Nov, 2023

  • 基于超级图像的分割: 3D 医学图像分析中的新 2D 视角

    为了解决 3D 卷积神经网络在医学影像识别中时间和计算效率低的问题，本文提出将体数据转化为 2D 超级图像，使用 2D 网络用于分割任务，具有实用价值和吸引更多相关研究的意义。

    May, 2022

  • 一个神经网络进行全局的医学三维图像分割系统：一种通用的轻量级准确分割系统

    研究介绍了一个简单而彻底评估的深度学习框架，应用于任意医学图像体的分割，同时不需要任务特定的信息和人为干预。该系统基于一个固定的模型拓扑和固定的超参数集，排除了模型选择的过程和方法级别的过拟合。此外，使用多平面数据增强，结合了一个基于常见 U-Net 的 2D 架构，让 2D 模型学习表示 3D 图像体的表示方法，从而提高了泛化性能。

    Nov, 2019

  • 深度迁移学习在医学影像中的机制

    本研究系统研究了将在 ImageNet 数据上训练的卷积神经网络 (CNN) 在超声图像肾脏检测问题上进行转移学习的过程，并表明通过转移学习可以获得更好的性能。

    Apr, 2017

  • 基于互模态重构和特征投影网络的自监督学习用于高效标签 3D 到 2D 分割

    本研究提出一种卷积神经网络和自监督学习的方法，用于在有限标记数据情况下进行高效的三维到二维分割，通过在临床相关任务中验证，证明该方法比现有技术在有限标记数据情况下显著提升了分割性能，并且自监督学习方法可以进一步提高性能，而且对于网络架构无关。

    Jul, 2023

  • 时空建模遭遇 3D 医学图像分析：Slice-Shift UNet 与多视图融合

    基于视频动作识别领域的灵感，我们提出了一种名为 Slice Shift UNet (SSH-UNet) 的新型二维模型，以 2D 卷积神经网络的复杂度编码三维特征，通过沿切片轴移动部分特征图重新融合被 2D 卷积忽视的第三个维度。在多模态腹部多器官分割（AMOS）和除颅骨外多图谱标记（BTCV）数据集中验证了我们方法的有效性，表明 SSH-UNet 在性能上与最先进的架构相媲美，且更高效。

    Jul, 2023

  • 基于双向 RNN 的 3D 医学图像分割少样本学习

    本文提出了一种基于 3D 少样本学习的器官分割框架，通过学习支撑数据的 2D 片段与查询图像之间的关系，包括一个学习编码特征的双向门控循环单元（GRU），以及在使用任意支撑和查询数据之前通过迁移学习方法更新模型来适应目标图像和器官的特征。在三个 3D CT 数据集上测试，该模型的性能显著优于最先进的少样本分割模型，并且与使用更多目标训练数据训练的完全监督模型相当。

    Nov, 2020

  • 可解释的二维视觉模型用于三维医学数据

    本研究提出了一种简单的方法，使用 2D 网络和中间特征表示来处理 3D 数据，并使用特征减少模块进行分类，以解决在医学分类的基准测试和实际临床数据中训练成功受限的问题。

    Jul, 2023

  • 将完全卷积和循环神经网络相结合进行三维生物医学图像分割

    该论文提出了一种新的基于深度学习的 3D 医学图像分割方法，该方法采用了全卷积神经网络和递归神经网络相结合的方式，能够充分利用体像素在不同维度上的相关性以提高分割性能。

    Sep, 2016