Oct, 2023

鼻咽癌放疗计划的肿瘤总体积和危及器官的完全自动分割

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TL;DR使用完全自动的框架，开发了用于头颈部 CT 图像的目标分割的两个模型，成功在 SegRap 2023 挑战赛的验证阶段中取得了这两项任务的第二名。
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发现论文，激发创造
  • SegRap2023: 鼻咽癌放疗计划中危及器官和肿瘤体积分割的基准评估

    放疗是治疗鼻咽癌的主要有效策略，精确划定肿瘤区域和风险器官对辐射治疗至关重要。最近，深度学习在医学图像分割任务中取得了有希望的结果。本文详述了 SegRap2023 挑战赛，并分析了所有参与者的解决方案。

    Dec, 2023

  • 通过不确定性校正的金字塔一致性，高效半监督鼻咽癌毛体积分割

    本文提出了一种基于 Uncertainty Rectified Pyramid Consistency (URPC) 正则化的半监督支持下的鼻咽癌（NPC）GTV 分割框架，通过在不同尺度上监督网络和利用未标记的图像实现了出色的分割性能。

    Dec, 2020

  • 深度学习在放疗中实现头颈解剖的临床可应用分割

    采用深度学习方法，训练了一种 3D U-Net 架构的自动分割算法，成功实现了 21 个头颈部放射敏感器官的自动分割，同时引入了表面 Dice 相似系数（surface DSC）一种能更好地反映纠正自动分割错误的临床任务的新指标，表明该模型在不同研究中心和国家具有较强的泛化能力，并可通过适当的验证研究和监管审批实现提高放射治疗路径的效率、一致性和安全性的目标。

    Sep, 2018

  • CT 和 MRI 扫描中头颈癌患者风险器官的自动分割

    该研究使用深度学习技术对头颈癌患者的 MRI 和 CT 扫描图像中的 30 种危及器官进行分割，达到了目前挑战赛的最佳水平，并在头颈危及器官自动分割方面创造了新的技术前沿。

    May, 2024

  • CT 影像中小体积的深度学习分割在放射治疗计划中的应用

    通过优化 V-Net 模型的器官分割算法，提高小体积器官的分割精度，特别是眼球晶状体的分割，在医学影像中取得了显著的改进。

    Apr, 2024

  • FocusNet：头颈 CT 图像的端到端深度神经网络，用于不平衡的大和小器官分割

    本文提出了一种端到端的神经网络模型用于解决头颈 CT 影像中不平衡大小器官分割的问题，并通过特定的小器官网络准确地分割小器官，最终在收集的实际数据和 MICCAI 头颈自动分割竞赛数据集上具有优秀的表现。

    Jul, 2019

  • AnatomyNet：用于快速全自动头颈部解剖结构体积分割的深度学习

    利用深度学习模型 - AnatomyNet 可以自动分割头颈部 CT 图像中的 OARs，该模型的 3 个核心特点包括全容积编码方式、编码层中的 3D squeeze-and-excitation 剩余块、以及基于 Dice 分数和 focal loss 的新损失函数。相较于之前的分割方法，AnatomyNet 显著提高了分割精度（Dice 相似系数增加了 3.3%），同时可在 0.12 秒内处理完整个头颈部 CT 图像，并且无需或很少需要前 / 后处理步骤。

    Aug, 2018

  • 基于几何学习的放疗分割误差自动识别

    本研究提出了使用卷积神经网络和图神经网络相结合的新型架构，基于自我监督学习的方法，无需基准来自动识别三维器官风险分割中的错误，为放射治疗过程提供了离线质量保证工具，以便识别需要专注于的区域。

    Jun, 2022

  • 多医院鼻咽癌肿瘤分割的双参照源无需活动领域适应

    提出了一种新颖的无源主动域适应（SFADA）框架，用于优化鼻咽癌（NPC）中的肿瘤体积分割任务，通过选择特定目标域中的领域不变和领域特定样本进行标注和模型微调，既确保了数据隐私，又减轻了肿瘤学家的工作量。

    Sep, 2023

  • 利用 3D U-Net 分割预测头颈部鳞状细胞癌放疗后复发体积

    通过使用卷积神经网络 (CNN) 分析患者的术前 18F - 氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描和计算机断层扫描，研究表明可以预测头颈部鳞状细胞癌患者的局部复发体积，从而为生物学靶向放射疗法提供潜在方法来识别高风险生物体积。

    Aug, 2023