Oct, 2023

基于 Transformer 网络的皮肤病变分割的跨尺度依赖建模

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TL;DR本研究提出并评估了一种基于分层 Transformer 结构的 U 型网络模型用于皮肤病变分割，同时提出了一种自适应地结合每个阶段上下文的 Inter-scale Context Fusion (ISCF) 方法，初步结果证明了 ISCF 模块在皮肤病变分割基准上的适用性和效能。
melanomafully convolutional networku-net architectureskin lesion segmentationinter-scale context fusion
发现论文，激发创造
  • 基于 Transformer 网络的皮肤病变分割及跨尺度依赖建模的改进

    提出一种基于 Hierarchical Transformer 的 U 型结构用于皮损分割，以及一种使用注意力相关性自适应地组合每个阶段的上下文来减轻语义差距的 Inter-scale Context Fusion（ISCF）方法。

    Oct, 2023

  • Transformer-CNN 融合架构用于增强皮肤病变分割

    通过融合 transformers 和 CNNs，我们提出了一种混合架构用于医学图像分割，旨在克服 CNNs 在捕捉全局依赖性和局部空间细节方面的局限性。我们通过比较各种架构和配置，并进行多次实验来评估它们的有效性。

    Jan, 2024

  • 皮肤病变定位和分割的检测器 - 分割师网络

    该研究提出了一种简单而新颖的基于卷积神经网络（CNN）的 “网络中的网络” 方法，用于分割皮肤病变。作者使用了一种名为 Faster RCNN 的方法进行预处理，配合 UNet 和 Hourglass 网络实现皮肤病变的分割。在 ISIC 2018 数据集上，该方法的 Dice 相似度系数达到 0.915，准确率达到 0.959，在 ISBI 2017 数据集上，Dice 相似度系数达到 0.947，准确率达到 0.971。

    May, 2020

  • 基于聚合多分辨率跳跃连接的深度卷积编码器 - 解码器用于皮肤病变分割

    本研究提出一种利用金字塔池化模块的编码 - 解码神经网络模型，通过深度跳跃连接聚合全局上下文并补偿丢失的空间信息，以提供标准化的皮肤黑色素瘤患者计算机辅助分析，并通过 ISIC 2018 数据集的训练和验证，在 Jaccard 系数上取得了 0.837 验证准确性，优于 U-Net，相信这种方法可以用于临床实践。

    Jan, 2019

  • 皮肤病损检测和分割的多任务框架

    使用 Faster-RCNN 和 SkinNet 的多任务卷积神经网络（CNN）的联合检测和分割框架，对皮肤病变进行准确和自动地划分，并且在 ISBI 2017 数据集上得到了 Dice 系数大于 0.93、Jaccard 系数大于 0.88、准确率大于 0.96 和敏感度大于 0.95 的良好表现。

    Aug, 2018

  • 使用深度学习网络进行皮肤病变分析以实现黑色素瘤检测

    本文提出了两种深度学习方法来解决皮损分割、皮损皮肤镜特征提取和皮损分类三个任务，实验结果在 ISIC 2017 测试集上表现出有前景的准确率

    Mar, 2017

  • 基于视觉变换器的皮肤癌分割与分类，用于皮肤镜非侵入式数字系统的自动分析

    这篇研究论文介绍了一种开创性的方法来进行皮肤癌分类，采用了视觉转换器作为深度学习架构，在精细标注的皮肤病变图像数据集上进行预处理和训练，通过自注意机制捕捉复杂的空间依赖关系，取得优于传统深度学习架构的卓越性能，特别是 Google 基于 ViT patch-32 变体，达到 96.15% 的准确率，为皮肤科医生在皮肤癌诊断中提供了潜力巨大的有效工具。

    Jan, 2024

  • 提高黑色素瘤诊断可信度：强制卷积网络从病变中学习

    本研究提出了一种基于 EfficientNet 和椭圆分割模型的黑素瘤检测方法，测试结果表明该方法可显著提高诊断准确率和信心水平。

    May, 2023

  • 使用深度神经网络集成的自动皮肤病变分类：基于 ISIC 2018 数据集的皮肤病变分析，旨在参加黑色素瘤检测挑战

    本研究运用深度学习模型通过计算机视觉系统对皮肤镜图像进行分析和诊断，以检测黑色素瘤和恶性皮肤癌，其中测试结果表明 PNASNet-5-Large 模型具有最佳的验证得分 0.76。

    Jan, 2019

  • UCM-Net：使用 MLP 和 CNN 的轻量级高效皮肤病变分割解决方案

    通过整合多层感知器和卷积神经网络，我们提出了一种高效低成本的 UCM-Net 解决方案，用于皮肤病变分割，其参数不超过 50KB 且每秒运算次数不超过 0.05 Giga-Operations，为皮肤病变分割领域的高效性设立了新的可能标准。

    Oct, 2023