Sep, 2023

全身 PET/CT 图像中自动肿瘤分割的定位到分割框架

PDF
TL;DR本文提出了一种用于精确肿瘤分割的定位到分割框架 (L2SNet)，通过定位潜在病变并利用位置信息对分割结果进行塑形，在 MICCAI 2023 全身 FDG-PET/CT 挑战数据集上取得了具有竞争力的结果，并在预备测试集中排名前 7 方法之一。
fluorodeoxyglucosepositron emission tomographycomputed tomographytumor segmentationl2snet
发现论文，激发创造
  • AutoPET Challenge 2022：基于深度学习和 FDG PET/CT 的全身肿瘤病灶自动分割

    本研究提出一种新的深度学习模型训练策略，用于构建能够对肿瘤进行系统分割的 PET/CT 肿瘤分割模型，该方法基于 AutoPET 2022 挑战赛的训练集进行验证，并在预测试集上实现了 0.7574 的 Dice 分数、0.0299 的假阳性体积和 0.2538 的假阴性体积，代码已在链接中提供。

    Aug, 2022

  • AutoPET Challenge 2023: 基于滑动窗口的 U-Net 优化

    使用荧光脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描 (FDG-PET) 结合计算机断层扫描 (CT) 在精准肿瘤分割方面提高了肿瘤分段的精度，FDG-PET/CT 扫描通过标记放射性荧光脱氧葡萄糖突出代谢活跃区域，对癌症分期和再评估至关重要，AutoPET 挑战通过提供 1014 例 FDG-PET/CT 研究数据集，鼓励在 FDG-PET/CT 领域内精确肿瘤分割和分析方面的进展。

    Sep, 2023

  • 使用多标签方法改进 FDG-18 全身 PET/CT 扫描中的病变分割：AutoPET II 挑战

    使用深度学习模型自动分割 FDG-18 全身 PET/CT 扫描中的病变对于确定治疗反应、优化剂量和推进癌症治疗应用至关重要。然而，器官存在放射性示踪剂摄取增加，如肝脏、脾脏、脑和膀胱，导致深度学习模型经常将这些区域错误地识别为病变，为解决这个问题，我们提出了一种新的方法，旨在分割器官和病变，以提高自动化病变分割方法的性能。

    Nov, 2023

  • 一种用于 PET/CT 病灶分割的镜像 - Unet 结构

    提出一种深度学习方法，用于从 [18F] FDG PET/CT 扫描中分割肿瘤性病变和组织。使用两个 UNet-3D 分支的组合，一个用于分割 CT 图像中的一组组织，另一个用于分割 PET 图像中的病变，并将 CT 分支的信息嵌入到瓶颈中。在 AutoPET MICCAI 2023 挑战数据集上进行了网络的训练和验证。

    Sep, 2023

  • 基于视觉变换器的 PET/CT 图像淋巴瘤分割的多模态特征融合网络

    本研究旨在发展一种准确的淋巴瘤分割方法，采用 18F - 氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描和计算机断层扫描图像结合视觉转换器和双编码器进行淋巴瘤分割，这在计算辅助淋巴瘤诊断和治疗方面具有巨大潜力。

    Feb, 2024

  • 一种用于弥漫大 B 细胞淋巴瘤的临床 PET 图像自动肿瘤检测和分割的级联深度网络

    这项研究开发了一个快速高效的三阶段级联深度学习模型，用于从 PET 图像中自动检测和分割 DLBCL 肿瘤，并验证了其可行性和准确性。

    Mar, 2024

  • PriorNet：包含肿瘤先前出现信息的 PET-CT 病变分割

    本研究提出一种基于 U-Net 架构的 PET-CT 肿瘤分割方法，通过先生成肿瘤外观先验图进行改进，可以得到平均 Dice 分数达到 0.701 的良好肿瘤分割结果。

    Oct, 2022

  • 基于长线感知分割网络的儿童霍奇金淋巴瘤患者序列 PET/CT 图像的自动量化

    LAS-Net 在评估多时间点成像数据集中，取得了对 PET 指标的高度性能，凸显了纵向认知的价值。

    Apr, 2024

  • 基于深度学习的 PET/CT 体积中肿瘤的分割：不同架构和训练策略的基准

    癌症诊断的深度学习神经网络架构与训练策略在自动切割 PET/CT 图像中的应用，取得了良好的效果，为精确的肿瘤学诊断和更有针对性、有效的癌症评估技术的发展做出了贡献。

    Apr, 2024

  • 使用两路级联 3D 深度网络融合在 PET/CT 中准确分割食管肿瘤体积

    本文提出了一种利用 PET/CT 医学影像的深度学习处理方法，以提高食管癌治疗中的肿瘤分割精度，经 110 例食管癌患者验证，该方法较之前方法的 Dice 分数提高了 11％（从 0.654 到 0.764），并将 Hausdorff 距离从 129 毫米减少到 47 毫米。

    Sep, 2019