Sep, 2023

利用 Swinunter 进行 CT 腹部多器官分割

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TL;DR应用基于转换器的模型进行训练，研究论文中介绍了在计算机断层扫描中腹部多器官分割的重要性以及深度学习方法在此方面的应用。尽管由于器官边界模糊、复杂的背景和不同器官尺度的挑战，单个网络精确分割不同器官仍然具有挑战性。先前的竞赛中基本上所有前五名的方法都使用了基于卷积神经网络的方法，与此相对，本研究中使用基于转换器的模型，并以竞赛中的大量样本为基础，展示了转换器模型在腹部多器官分割中的可行性及结果表现。
发现论文，激发创造
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    Mar, 2024

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    Oct, 2020

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    Sep, 2023

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    本文提出了一种用于连续器官和肿瘤分割任务的创新结构，包括一系列轻量级的、类特定的输出头，以及将对比语言 - 图像预训练嵌入到器官特定的头中。实验结果表明该方法在学习过程中提高了基线神经网络对新引入和先前学习类别的分割性能。

    Jun, 2023

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    使用器官注意力网络，结合反向连接，以 2D 视图特征分割 3D CT 体积中的腹部器官。统计融合不同方向上的 2D 视图，实现准确和鲁棒的分割结果。

    Apr, 2018

  • 标签高效的多器官分割方法与扩散模型

    本研究提出了一种使用预训练扩散模型进行 CT 图像的多器官分割任务的标签高效学习方法，该方法仅需要少量标记数据，在有限标记数据场景下取得了竞争性的分割性能。

    Feb, 2024

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    May, 2024

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    使用深度学习方法，我们提出了一种肾脏实质和肾脏异常的分割方法，以帮助临床医生识别和量化肾脏异常，如囊肿、病变、肿块、转移和原发肿瘤。我们的方法通过训练 215 例胸腹部增强 CT 扫描，其中一半扫描含有一个或多个异常，实现了肾脏异常的准确分割和肾脏实质的改进分割。最佳模型的 Dice 分数在测试集中表现优异，超过了独立人眼观察者的分数，表明计算机化方法在肾脏异常分割中有进一步改进的潜力。

    Sep, 2023

  • CHAOS 挑战 -- 联合（CT-MR）健康腹部器官分割

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    Jan, 2020

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    使用卷积网络的深度学习方法对腹部计算机体层摄影（CT）图像中的胰腺进行分段，该方法基于分层从粗到细的本地图像区域（超像素）的分类，并通过随机森林分类器级联的两级修补程序生成初始概率响应图，最终达到了 68% 的 Dice 分数，这表明这种方法具有很大的潜力和性能优势。

    Apr, 2015