Aug, 2023

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

    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。

    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

  • 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

  • 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

  • 使用视觉 Transformer 集成的脑胶质母细胞瘤肿瘤分割

    针对脑癌中最具侵略性和最致命的类型之一，我们提出了一种新的方法，BRAINNET，利用 MaskFormer 和神经网络生成强大的脑肿瘤分割掩膜，该方法在 MRI 图像中获得了前所未有的高准确率。

    Nov, 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

  • 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

  • ME-Net：用于脑肿瘤分割的多编码器网络框架

    该研究提出了一种用于进行脑肿瘤分割的多编码器模型及介绍了一种新的分类 Dice 损失函数，该方法可以降低特征提取难度，并显著提高模型性能，在验证集上能够与目前最先进的方法相媲美，在完整肿瘤，肿瘤核和增强肿瘤方面的 Dice 分数分别为 0.70249，0.88267 和 0.73864。

    Mar, 2022

  • 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

  • 2024 年脑肿瘤切分（BraTS）挑战：基于治疗后的 MRI 的胶质瘤切分

    成年人脑胶质瘤是最常见的恶性原发性脑肿瘤之一，对其治疗和监测存在许多挑战。基于最大的专家标注后治疗胶质瘤 MRI 数据集，2024 年脑肿瘤分割（BraTS）挑战将为自动化分割模型提供社区标准和基准，并通过标准化的性能指标评估模型，推动自动化 MRI 分割领域的进步，促进其融入临床实践，最终提高患者护理。

    May, 2024