Sep, 2023

多维融合与一致性的半监督医学图像分割

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TL;DR本文介绍了一种新颖的针对医学图像分割的半监督学习框架，核心是创新的多尺度文本感知 ViT-CNN 融合方案，该方案巧妙地结合了 ViTs 和 CNNs 的优势，充分利用了视觉 - 语言模态中的互补信息。进一步丰富我们的框架，我们提出了多轴一致性框架，生成稳健的伪标签，从而提升了半监督学习过程。我们在多个常用数据集上进行了广泛的实验，这些实验无可辩驳地证明了我们方法的有效性。
发现论文，激发创造
  • 基于多模态卷积神经网络的医学图像分割：图像融合方案研究

    本文提出了在监督医学图像分析中进行图像融合方案的概念架构，实现了基于卷积神经网络的三种图像融合方案，并将其结合成单个框架，用于同时分析多模式图像，检测软组织肉瘤的存在，并发现在特征级别融合的情况下，性能最好，但当任何图像模式存在大误差时，其鲁棒性会降低。

    Oct, 2017

  • 一种适用于半监督医学图像分割的多功能范式

    通过整合各种任务到一个统一模型并利用大量未标记数据来进行半监督医学图像分割，我们介绍了一个名为 VerSemi 的全新的多功能半监督框架，实验证明它在公共基准数据集上始终可以通过较大的边际优势（例如，在四个数据集上平均达到 2.69％的 Dice 增益）超越其他方法，为半监督医学图像分割设定了新的最佳表现。

    Nov, 2023

  • 医学图像半监督分割中的变换一致自组织模型

    本文提出一种半监督方法用于医学图像分割。该方法包括深度学习、正则化、自举等关键技术，并在多个医学图像数据集上进行了验证和表现优于其他方法。

    Feb, 2019

  • 半监督医学图像分割的多尺度交叉对比学习

    本文提出了一种 MCSC 框架，联合训练 CNN 和 Transformer 模型，并采用多尺度交叉监督对比学习来对医学图像进行结构分割。实验证明，该方法在 Dice 系数上比现有的半监督方法提高了 3.0% 以上，并且大大缩小了与全监督方法之间的性能差距。

    Jun, 2023

  • 基于证据融合的半监督医学图像分割的不确定性感知学习

    通过在混合和原始样本的跨区域整合证据预测结果，重分配每个体素的置信度和不确定度度量，结合信息熵设计了体素级渐进学习策略以更加准确地估计体素的预测结果。实验结果表明，我们提出的方法在 LA、胰腺 CT、ACDC 和 TBAD 数据集上相对于现有技术取得了卓越的性能。

    Apr, 2024

  • 基于变换一致性学习的半监督医学图像分割

    本文介绍了一种基于半监督学习的医学图像分割方法，利用弹性变形实现了对有标签和无标签图像的变换一致性学习，通过在公共数据集上的测试，该方法达到了与同类方法相当的性能表现，并且使用了大为较少的有标签数据。

    Nov, 2019

  • 基于查询分布一致性的半监督医学图像分割

    我们提出了一种基于 Dual KMax UX-Net 的新型半监督学习框架，该框架利用标记数据指导对未标记数据的信息提取，并通过合并未标记数据显著提高性能。实验证明，我们的方法在 Atrial Segmentation Challenge 数据集上优于现有的半监督学习方法，尤其是在 10% 和 20% 标记设置下。

    Nov, 2023

  • 通过投影网络对具有异构维度的数据进行深度多模态融合

    本研究提出了一种新颖的基于深度学习的多模态数据融合框架，具有异构维度（例如 3D+2D）的兼容定位任务的能力，并在地理萎缩和视网膜血管分割任务上取得了优于现有单模态方法的结果。

    Feb, 2024

  • 半监督医学图像分割的对角线分层一致性学习

    通过使用对角层次一致性（DiHC-Net）的鲁棒半监督医学图像分割新框架，实现了几乎达到人类水平的临床应用中的医学图像分割结果，且在公开的左心房（LA）数据集上表现优于以往的方法。

    Nov, 2023

  • GroupViT：语义分割从文本监督中崛起

    本文提出了一种针对视觉场景理解任务的新型深度学习网络 —— 分层分组视觉变换器 (GroupViT)，能够学习将图像区域分组成任意形状的语义段，且仅依赖于文本监督，无需像素级注释，实现了零阶段语义分割任务，并在 PASCAL 语义分割数据集上获得了 52.3% 的 mIoU。

    Feb, 2022