Aug, 2023

儿童脑肿瘤的自动集成分割：使用 CBTN-CONNECT-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs 2023 挑战数据的新方法

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TL;DR该研究基于磁共振成像技术（MRI）模态，采用深度学习技术和创新的集成方法，成功实现了对儿童脑肿瘤的精确分割模型，具有提高诊断准确性和有效治疗策划的潜力。
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发现论文，激发创造
  • 基于集成方法的成年脑肿瘤自动分割：利用 BraTS AFRICA 挑战数据的新方法

    应用深度学习于亚撒哈拉地区患者的多模态磁共振成像数据，以提高脑肿瘤分割的精确度，研究表明集成方法可以优于单一模型，在评估指标上展现出 0.82、0.82 和 0.87 的 Dice 评分，为精确分割脑肿瘤奠定了基础，并为未来的研究和性能评估提供了参考。

    Aug, 2023

  • 医学影像的高级肿瘤分割：针对 BraTS 2023 成人胶质瘤和儿童肿瘤任务的整合方法

    该研究介绍了我们在 BraTS 2023 挑战的两个任务中，成人胶质瘤和儿科肿瘤的肿瘤分割方法，采用了 SegResNet 和 MedNeXt 等两个 CNN 模型，并引入了一套强大的后处理方法来提高分割性能。我们的方法在 BraTS 2023 成人胶质瘤分割挑战中取得了第三名，测试集上平均 Dice 和 HD95 分数分别为 0.8313 和 36.38。

    Mar, 2024

  • 2023 年脑肿瘤分割（BraTS）挑战赛：重点关注儿科（CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs）

    CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs 2023 challenge is the first BraTS challenge focused on pediatric brain tumors with data acquired across multiple international consortia dedicated to pediatric neuro-oncology and clinical trials, aiming to develop volumentric segmentation algorithms for high-grade pediatric glioma utilizing standardized quantitative performance evaluation metrics and multi-parametric structural MRI (mpMRI) training data.

    May, 2023

  • 改进用于多样人群的卷积神经网络脑肿瘤分割

    通过使用 MedNeXt 等卷积神经网络架构进行脑肿瘤分割，本研究在 BraTS-GoAT 挑战中的各种人群（如成人、儿科和非洲撒哈拉以南地区）的脑部 MRI 扫描图像中自动分割肿瘤，并通过大量的模型集成和后处理方法在未知验证集上表现良好，平均 DSC 为 85.54％，HD95 为 27.88。

    May, 2024

  • 小儿脑肿瘤分割挑战 (BraTS-PEDs): 以小儿为重点的挑战 (CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs)

    儿童中枢神经系统肿瘤是导致儿童癌症相关死亡的最常见原因之一，高级别胶质瘤的五年存活率不到 20%，由于它们的罕见性，这些实体的诊断经常延迟，治疗主要基于历史性治疗概念，临床试验需要多机构合作。本研究介绍了 CBTN-CONNECT-DIPGR-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs 挑战赛，专注于儿童脑肿瘤，数据来自多个国际联盟，致力于儿童神经肿瘤学和临床试验。人工智能 / 图像科学家与临床医生一同努力，以加快自动化分割技术的发展，这将有助于临床试验，并最终改善儿童脑肿瘤患者的治疗。

    Apr, 2024

  • BRATS2017 挑战赛中的脑肿瘤分割及放射组学生存预测

    本文介绍了一种利用卷积神经网络的特征加上数据增强和 Dice 损失函数的方法，成功应用于大脑肿瘤的分割，同时在乳腺癌核分裂图像的分割中也有着广泛的应用。

    Feb, 2018

  • 脑肿瘤分割的处理和迁移学习的优化框架

    基于 3D U-Net 模型的多模态脑肿瘤分割框架在验证数据集上实现了 Challenges 1、2 和 3 分别为 0.79、0.72、0.74 的平均病灶 Dice 分数。

    Feb, 2024

  • 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

  • 基于多平面 UNet 的全自动脑 MRI 数据肿瘤分割

    MPUnet 在分割儿童脑肿瘤的不同区域方面显示出差异性能水平，其中肿瘤核心（TC）类表现出相对较高的分割准确性，然而在水肿和增强肿瘤（ET）区域的分割中观察到变异，这凸显了脑肿瘤分割的复杂性并强调了进一步完善 MPUnet 方法和包括 MRI 更多数据和预处理的潜力。

    Jan, 2024

  • 如何赢得 BraTS 2023 成人脑胶质瘤挑战？只需模拟！增强合成数据增强和模型集成用于脑肿瘤分割

    利用生成对抗网络、注册方法和深度学习模型在 BraTS2023 挑战赛的脑瘤分割任务中，通过非传统机制进行数据增广，实现大量可用样本进行训练，使用卷积算法和变换器填补彼此的知识差距，最佳解决方案在验证集上达到了 0.9005、0.8673、0.8509 的 Dice 结果和 14.940、14.467、17.699 的 HD95 结果（整个肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤）。

    Feb, 2024