Sep, 2023

利用无成对图像转换实现计算机断层扫描（CT）重建卷积核的跨厂商协调

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TL;DR通过构建多路径循环生成对抗网络，采用非配对图像转换方法在不同制造商之间和不同重建核之间研究谐调化，通过评估谐调化对重建核的影响，最小化肺气肿测量差异，并突出年龄、性别、吸烟状况和制造商对肺气肿定量的影响。
发现论文，激发创造
  • 基于分割重标准化的深度特征调制技术，用于非配对图像协调

    本文提出了一种基于分割归一化图像转换框架的方法，通过用可训练的比例和位移参数代替归一化层中的仿射变换，调制每个级别的特征，从而减少各种成像设备之间的异构性，同时保留解剖结构布局，并在多种成像模态（T1w MRI，FLAIR MRI 和 OCT）的数据集上进行评估。

    Feb, 2021

  • 基于循环和形状一致性生成对抗网络的多模态医学体积转换和分割

    本研究提出了一种通用的交叉模态医学图像合成方法，通过端到端的三维卷积神经网络实现具有真实感的立体图像合成和分割任务，以便作为补充训练样本，进一步提高分类器的泛化能力，生成放射疗法计划所需的 X-ray 衰减图等。对 4,496 个 CT 和磁共振成像 (MRI) 心血管体积的广泛实验表明，两个任务相互促进，耦合这两个任务比单独解决它们更有利。

    Feb, 2018

  • 使用 CycleGAN 从不成对数据中进行跨模态图像合成：梯度一致性损失和训练数据规模的影响

    本文研究如何通过 MR-to-CT 合成技术提高诊断组织与骨骼疾病的精准度，结合 CycleGAN 及梯度一致性损失函数的方法有效提升了对骨骼的边界识别。

    Mar, 2018

  • 使用非配对数据进行深度 MR 到 CT 的合成

    本文提出了一种使用生成对抗网络（GAN）实现未配对 MR 和 CT 图像的合成的方法，可以利用其进行放射治疗等方面的治疗规划。经过定量评估，该模型能够合成接近参考 CT 图像的 CT 图像，并且能够超过使用配对 MR 和 CT 图像训练的 GAN 模型。

    Aug, 2017

  • 基于 GAN 与局部一致性的低剂量 CT 重建解决方案

    通过使用改进的生成对抗网络（GANs）和局部一致性技术，该研究提出了一种新的低剂量 CT 重建方法，能够在以往的技术基础上显著提高图像构建的准确度和稳定性。

    Sep, 2023

  • 谐波不配对图像到图像的翻译

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    Feb, 2019

  • 影像技术一致化 (HAIL)：脑部磁共振成像的单次学习

    我们提出了一种基于神经风格迁移的一次学习方法，用于医学影像的谐调化，以防止医学成像中的幻觉，并有效地保护患者的解剖结构。我们的方法可以应用于新的临床场景和临床试验中的未见数据，成为现实世界医学应用的宝贵工具。

    Aug, 2023

  • SdCT-GAN：使用自主驱动生成对抗网络由双平面 X 射线重建 CT

    本文提出了一种新的自主驱动生成对抗网络模型（SdCT-GAN），通过引入鉴别器中的新型自动编码器结构，以及结合来自 2D X 射线图像的边缘信息的 Sobel 梯度引导器（SGG）思想，能够更好地保留细节并使用 LPIPS 评估度量量化评估重构图像的轮廓和纹理，实验证明了该模型相对于主流最先进基准模型的优势。

    Sep, 2023

  • CT 扫描中的多视角 X 射线图像合成与多域解缠

    通过引入内容和风格的解耦技术以及姿态注意力模块，利用 CT2X-GAN 方法，该研究提出了一种学习式的端到端合成 X 射线图像的方法，从而改善合成质量并使其更接近真实的 X 射线图像。

    Apr, 2024

  • 纵向单层腹部计算机断层扫描调和的深度条件生成模型

    通过使用 C-SliceGen 生成预定义的椎体水平切片，从而解决了不同年份获取的切片之间的位置变化导致不同器官 / 组织被捕捉到的问题，并通过评估我们的方法在多个数据集上的能力，证实了我们的方法在减少体腔脂肪面积方面可以协调纵向位置方差，为单片纵向分析提供了一个有希望的方向。

    Sep, 2023