Aug, 2023

US-SFNet: 一种基于空间频率领域的多分支网络用于超声图像中颈部淋巴结病变的诊断

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TL;DR通过使用深度学习模型，通过超声成像来准确诊断颈淋巴结病变。我们提出了 Conv-FFT Block 与 US-SFNet 两者相结合的方法，该方法不仅可以从空间域中识别超声图像的变异，还可以在频率域中捕捉不同病变的显微结构改变。通过与其他 12 种经典模型进行对比，结果表明 US-SFNet 在交叉验证中获得了 92.89％的准确度、90.46％的精确度、89.95％的敏感度和 97.49％的特异度。
发现论文，激发创造
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    Mar, 2024

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    May, 2023

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    Oct, 2023

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    通过精心策划的一个覆盖广泛的视频数据集和创新的 FLA-Net 模型，实现了超声视频乳腺病变分割的最先进性能，并显著减少了时间和空间复杂度。

    Oct, 2023

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    Jun, 2014

  • 时空超声定位显微镜的深度学习框架

    通过深度学习中的三维卷积神经网络，从具有高泡沫浓度的超声数据中恢复密集的血管网络。

    Oct, 2023

  • 传统方法的超越：乳腺超声诊断的多任务网络

    乳腺超声在癌症诊断中起着重要作用，是一种非侵入性、具有成本效益的方法，在肿瘤定位和癌症分类任务中深度学习的发展使得许多基于 CNN 的方法被广泛研究。在本研究中，我们旨在重新设计和构建端到端多任务架构，以进行分割和分类。通过我们提出的方法，在分割任务中，使用 DeepLabV3 + 架构，实现了 79.8% 的卓越性能和时间效率达到 86.4%。

    Jan, 2024

  • 利用频域学习进行三维血管分割

    冠状微血管疾病的风险对人类健康构成了重大威胁。通过计算机辅助分析和诊断系统，医学专业人员可以在疾病进展的早期进行干预，而 3D 血管分割作为关键组成部分。我们利用傅立叶域学习作为 3D 分层分割模型中多尺度卷积核的替代方法，既可以降低计算负荷，又能保持网络内的全局感受野。此外，设计了一个零参数频域融合方法来改进 U-Net 架构中的跳过连接。在一个公共数据集和一个内部数据集上的实验结果表明，我们的新颖傅立叶变换基于网络在管状血管分割任务中取得了显著的骰子性能（ASACA500 上达到 84.37％，ImageCAS 上达到 80.32％），同时还大大减少了计算需求，而不损害全局感受野。

    Jan, 2024

  • 超声照明的全球和本地知识网络配合，进行细粒度完善

    该研究提出了一种超声图像去噪的全局与局部知识网络，并加入了细粒度的改进，以提高图像质量和性能。实验证明，该模型在定量指标和视觉性能上具有竞争力。

    Oct, 2023

  • FFPN：傅里叶特征金字塔网络用于超声图像分割

    在超声波图像分割中，通过使用傅里叶锚点的特征金字塔网络 (FFPN) 和轮廓采样细化 (CSR) 模块，可以提高准确性和效率。

    Aug, 2023