Aug, 2023

一种 L2 正则化空间注意力网络用于准确快速分类 2D T1 加权 CE-MRI 图像中的脑肿瘤

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TL;DR我们提出了一个准确快速的分类网络，用于 MRI 图像中的脑肿瘤分类，其在准确性方面优于所有轻量级方法。我们在包含三种类型脑肿瘤（脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤）的具有挑战性的 2D T1 加权 CE-MRI 数据集上测试了我们的模型。我们引入了一个 l2 归一化的空间注意力机制，在训练过程中充当了对抗过拟合的正则化器。我们将我们的结果与该数据集上的最新技术进行了比较，并显示通过将 l2 归一化的空间注意力集成到基线网络中，我们实现了 1.79 个百分点的性能提升。通过将我们的模型与预训练的 VGG16 集成在一起，可以实现更好的准确性，但会牺牲执行速度。我们的代码可在此 https URL 上公开访问。
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发现论文，激发创造
  • 使用多尺度卷积神经网络的深度学习方法进行脑肿瘤分类和分割

    本文提出了一种完全自动化的使用深度卷积神经网络的脑肿瘤分割和分类模型，包括多尺度方法。与以前的工作相比，我们的提案的一个区别是，输入图像在不同的处理路径上以三个空间尺度进行处理。这个机制受到了人类视觉系统的内在操作的启发。所提出的神经模型可以分析包含三种类型肿瘤的 MRI 图像：脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤，并且不需要预处理输入图像以提前去除颅骨或椎骨部分。我们的方法在一个包含 233 名患者 3064 张切片的公开可用的 MRI 图像数据集上的性能与以前的经典机器学习和深度学习方法进行了比较。在比较中，我们的方法以 0.973 的肿瘤分类准确度明显高于使用相同数据库的其他方法。

    Feb, 2024

  • 使用基于 3D 注意力机制的 U-Net 进行多类 MRI 脑肿瘤分割

    本文提出了一种基于 3D 注意力的 U-Net 架构，用于使用由三个非本地 MRI 卷积组合而成的单一堆叠的多模态体积进行大脑肿瘤的多区域分割。该方法通过在 U-Net 的解码器端添加注意机制来提高分割精度，从而减少了对健康组织的侧重和突出了恶性组织，提高了泛化能力并减少了计算资源。该方法在 BraTS 2021 任务 1 数据集上进行训练和评估，证明其在精度上优于其他方法。实验结果表明，该方法潜在地提高了使用多模态 MRI 数据进行大脑肿瘤分割的能力，有望为更好地理解和诊断脑部疾病做出贡献。这项工作强调了在大脑肿瘤分割中结合多种成像模式和引入注意机制以提高精度的重要性。

    May, 2023

  • 注意力增强的混合特征聚合网络用于三维脑肿瘤分割

    基于多尺度关注引导 U-Net 模型以及 Swin Transformer 的三维脑肿瘤分割方法的性能评估。

    Mar, 2024

  • 使用 3D 注意力 UNet 进行脑肿瘤分割和生存预测

    本文研究了使用卷积神经网络结合注意力机制进行脑肿瘤分割和预测患者生存率的方法，其中应用了一些基于图像、形状和位置信息的新型 Radiomic 特征，并发现像组织学特征直方图、病灶位置、形状以及年龄等临床特征是预测生存率的最为关键的因素。

    Apr, 2021

  • 基于注意力机制的脑肿瘤二阶段 MR 图像分割方法

    提出了一种基于 CASP-GAN 的协调空间注意力生成对抗网络，以及一种关注性生成跨模态分割方法，该方法在脑肿瘤分割中取得了比 CycleGAN 和部分前沿方法更好的结果。

    Apr, 2023

  • 基于深度空间关注和硬度加权损失的 T2 加权 MRI 听神经瘤自动分割

    介绍了一种应用于 vestibular schwannoma MRI 图像的 2.5D 卷积神经网络，该网络利用了所应用成像协议中不同的平面分辨率，使其精度和鲁棒性得到提升，并通过引入注意力机制以及权重逐渐递增的 Dice 损失函数对其进行了优化。实验表明，该方法能有效提高分割精度，为患者管理提供了重要参考。

    Jun, 2019

  • 混合多头关注式三维 Unet 用于脑肿瘤分割

    提出了一种新颖的混合多头注意力 U-Net 架构，用于准确的脑肿瘤分割，并捕捉复杂的空间关系和微妙的肿瘤边界。与 SegNet、FCN-8s 和 Dense121 U-Net 架构相比，该模型在评估性能指标方面表现出色。

    May, 2024

  • 利用深度学习在磁共振图像中进行脑肿瘤多分类和分割

    本研究提出了一种基于深度学习的模型用于对磁共振成像（MRI）扫描中的脑肿瘤进行分类和分割。该模型通过 EfficientNetB1 体系结构进行图像分类，基于 U-Net 体系结构进行精确的肿瘤分割，并在公共数据集上得到了高准确率和分割度量，表明它们在脑肿瘤的诊断和治疗中具有可能的临床应用价值。

    Apr, 2023

  • 智能医学图像分析中的多尺度图像融合系统探索

    这篇研究论文介绍了一种基于 U-Net 的 MRI 算法，结合了残差网络和用于增强上下文信息的模块，还添加了空洞卷积池化金字塔用于处理。实验证明了该算法在诊断脑胶质瘤的 MRI 图像分割中取得了较高的准确率，并提升了脑肿瘤的三维重建精度，以及图像分类的效率。

    May, 2024

  • 学会关注

    通过加入可训练的注意力模块，使得卷积神经网络在进行图像分类时能够更好地聚焦于感兴趣的区域，进一步提高了模型的稳健性。

    Apr, 2018