Oct, 2023

BAAF：医疗超声图像分割任务的基准注意力自适应框架

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TL;DR通过提出更普遍和稳健的基准关注自适应框架 (BAAF) 协助医生更快更准确地在超声图像中分割和诊断病变和组织，本研究在四个医学超声分割任务上评估了该方法，充分实验结果显示了与现有先进方法相比明显的性能改善。此外，与现有关注机制的比较也证明了 BAAF 的优越性，为自动化医学超声辅助诊断提供了可能性，减少对人类的精确性和准确性的依赖。
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发现论文，激发创造
  • 基于课程的增强 Fourier 领域自适应方法用于稳健的医学图像分割

    本文提出了一种基于课程学习策略和链式数据增强的傅里叶域自适应方法，用于解决医学图像分割模型在不同域之间性能下降的问题。实验证明该方法在多个任务中表现出显著的自适应和泛化性能。

    Jun, 2023

  • FBA-Net: 前景和背景感知对比学习用于半监督心房分割

    本文提出了一种基于对比学习的半监督 3D 医学图像分割策略 (FBA-Net)，通过对前景 - 背景对进行对比，旨在学习一种能够有效捕捉感兴趣解剖结构的表示，实验结果表明，本方法达到了 91.31% 的 Dice 分数，具有推动半监督 3D 医学图像分割的潜力，能够在有限标注的情况下实现更高效和准确的医学图像分析。

    Jun, 2023

  • Boundary Attention Mapping (BAM)：烧伤损伤细分的细粒度显著性图

    本研究介绍了一种用于定量分析烧伤严重程度的机器学习流水线，结合了卷积神经网络和边界注意力映射技术，有效地对皮肤烧伤区域进行定位和分割，并在两个数据集上进行了评估。

    May, 2023

  • 胎儿超声异常扫描的统一生物识别估计的多任务学习方法

    我们提出了一种多任务学习方法，通过对超声图像进行分类和分割来准确估计胎儿生物度量参数，实验结果在胎儿超声图像数据集上达到了很高的分类准确率和较小的平均绝对误差。

    Nov, 2023

  • AF$_2$: 航空影像分割的自适应聚焦框架

    本论文提出了一种名为自适应聚焦框架（AF2）的层级分割方法，通过利用多尺度特征信息来更好地识别不同大小的目标，并通过可学习的自适应置信机制（ACM）确定不同对象分割时应该使用哪种尺度的特征，实验证明该方法在三种广泛使用的航拍图像数据集上都取得了显著提高的准确性。

    Feb, 2022

  • 使用注意力门控网络提高超声扫描切面检测

    本文研究了应用注意力门控网络来进行婴儿超声检查中实时自动扫描平面检测的工作。通过提出融合自门控软注意机制的方法，可以使已有分类架构提高对象定位的有效性，降低虚警率并了解其推理过程，突破现有婴儿超声图像质量差、准确率低的难题。

    Apr, 2018

  • 弱监督语义和实例分割的边框归因映射

    本研究利用训练的物体检测器的行为高级信息，寻求影响物体检测器结果的最小区域，形成 bound box attribution map（BBAM)。该方法基于伪标注数据进行弱监督的语义及实例分割，能提高 PASCAL VOC 和 MS COCO 数据集的分割结果。

    Mar, 2021

  • AAFACE: 面部识别的属性感知注意力网络

    我们提出了一种新的多分支神经网络，同时作为辅助模态进行软生物测量预测并作为主任务进行人脸识别。我们的网络 AAFace 利用软生物测量属性来增强人脸识别表征的区分能力，并通过属性感知注意整合模块（AAI）对人脸识别与软生物测量特征图进行加权整合。实验结果验证了我们提出的网络在软生物测量预测和人脸识别方法方面的卓越性。

    Aug, 2023

  • 基于多任务关注机制的半监督学习在医疗图像分割中的应用

    该研究提出了一种新颖的半监督图像分割方法，该方法同时优化了监督分割和无监督重建目标，并使用了注意机制。使用未标记的和少量标记的图像进行训练，该方法在大脑肿瘤和白质高信号分割等应用中表现优异。多次尝试后，发现交替训练比联合训练成本更低且性能更好，同时，该注意力机制有助于更好地识别深层次图像特征。

    Jul, 2019

  • 一种用于自动胎儿脑部生物测量的双重对抗校准框架

    本文提出一种新颖的自动胎儿脑生物测量方法，通过高端超声图像建立低成本超声图像的生物测量解决方案，利用双重对抗校准框架进行非监督领域自适应方法，从而达到对低成本超声设备图像进行足月头围和颞上径估计的目的。

    Aug, 2021