Aug, 2023

人类生物分子图谱计划（HuBMAP）中的微血管分割

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TL;DR通过使用 2D 戊二醛 - 席夫碱（PAS）染色组织学图像，本研究在基础的 FastAI U-Net 模型基础上，探讨了替代骨干架构、深层模型以及特征金字塔网络。通过与基线 U-Net 模型进行基准测试，我们对这些不同的方法进行了严格评估，从而提供了有关前沿分割技术的全面探索，为未来研究提供了有价值的见解。
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发现论文，激发创造
  • 多尺度多站点肾脏微血管结构分割用于肾脏病理学全切片成像

    Omni-Seg 是一种新颖的单一动态网络方法，利用多站点、多尺度的训练数据，通过利用部分标记图像来分割肾脏微血管结构。实验结果表明，Omni-Seg 在 Dice 相似系数和交并比方面优于其他方法，为肾脏微血管结构的定量分析提供了强大的计算工具。

    Aug, 2023

  • 深度学习在相位对比计算机断层成像中的血管分割及应用

    自动血管分割在生物医学成像中至关重要，但由于血管结构的复杂性、患者间解剖变异、公开数据集的稀缺性和图像质量等原因，精确分割仍然具有困难。本研究通过深入文献研究，探讨机器学习技术在不同器官中的应用，旨在为新型成像模态下的血管分割提供坚实的基础并确定一个稳健的基准模型。研究使用由 Hierarchical Phase Contrast Tomography (HiP CT) 在人体器官图谱项目中成像获得的三个肾脏的双注释器验证的训练数据集，并采用 nnU Net 模型进行实验评估。结果显示，尽管分割性能表现较好（clDice 值在 0.82 到 0.88 之间），但存在一些错误，如由于缺乏静水压力（HiP CT 是一种离体技术）而导致的大血管分割效果较差，以及细小血管连接性减弱和血管边界处更高的分割误差。通过本研究和输出，我们旨在为后续基于不同成像模态的模型评估建立一个基准，特别是使用 HiP CT 成像数据库。

    Nov, 2023

  • 肾脏血栓性微血管病变（TMA）全区切片图像的诊断组织区块分割

    采用机器学习和计算机视觉方法，我们通过训练一个分割模型，成功地对肾脏穿刺活检中的决定性诊断性组织区块进行分割，为肾脏血管病的大规模区块特定机器学习和计算机视觉分析奠定了基础。

    Nov, 2023

  • 基于生理学合成和域自适应的极弱监督血管分割

    使用生成模型模拟合成血管树并训练血管分割，提高细分肾小球周围微小血管的准确性，并在真实扫描上完成分割验证。

    May, 2023

  • 基于深度学习的肺动脉和肺静脉分割揭示与人口统计学相关的肺血管解剖学

    通过超分辨率模块进行空间归一化和迭代式实现分割结果，基于高水平血管分割为先验信息，在非对比度 CT 和 CTPA 上实现了精确的动脉 - 静脉分割，其量化实验证明 HiPaS 具有卓越的性能，达到 91.8% 的 DICE 分数和 98.0% 的敏感性。研究还发现，肺血管丰度与性别和年龄显著关联，女性较男性血管丰度明显更高且随年龄稍有下降，这一发现对临床诊断和了解肺生理学具有重要意义。

    Apr, 2024

  • 血管分割的最优连接模型和 MEA-Net

    通过在神经网络分割结果中直接提取边界体素，在最小曲面的基础上建立最优连接模型，并改进了血管的分割，为三维多分类血管分割任务带来了最先进的性能表现，同时，相比其他方法，处理血管分散和结构完整性并有效地改善了血管结构的 Betti 误差和 LR、BR 误差指标，使血管具有更精确的拓扑结构。

    Jun, 2023

  • TransONet: 使用深度学习自动分割计算机断层扫描血管造影中的血管

    通过提出基于深度学习模型的方法，可以高效且准确地分割 CTA 图像中与周围动脉疾病（PAD）手术相关的下行主动脉至髂分叉和下行主动脉至膝盖部分，为医学专业人员分析血管系统健康提供了有价值的工具。

    Nov, 2023

  • 稠密实例分割在肾脏活检结构评估中的进展

    该研究提出了一种基于扩散模型、Transformer 模块和 RCNN 的无锚点实例分割模型，能有效识别肾脏活检中的肾小球、肾小管和动脉，成为新的最先进方法，达到了 51.7% 的检测准确率。

    Sep, 2023

  • LUNet：深度学习用于高分辨率眼底图像的细动脉和细静脉分割

    利用眼底数字成像技术，通过主动学习构建了一个新的数据集，其中包含由医学生及眼科医师审查的 240 个手动分割的视网膜小动脉和小静脉，开发了一种名为 LUNet 的新型深度学习架构，用于高分辨率的动静脉分割，并证明 LUNet 在多个测试集上显著优于其他分割算法。

    Sep, 2023

  • 一种鲁棒的半自动眼底视网膜图像血管追踪方法

    本研究提出了一种基于实例分割神经网络的强大的半自动血管追踪算法，能够追踪视网膜图像中不同血管树，并保留血管层次结构信息，为后续与视网膜疾病相关的血管形态学分析铺平了道路。

    Feb, 2024