Oct, 2023

多级感知边界引导网络用于超声图像中乳腺病变分割

PDF
TL;DR提出了一种 PBNet 方法，由多级全局感知模块（MGPM）和边界引导模块（BGM）组成，用于从超声图像中分割乳腺肿瘤。在 MGPM 中，建模了单层特征图中体素之间的长程空间依赖关系，然后融合了多级语义信息以提高模型对非增强肿瘤的识别能力。在 BGM 中，使用最大池化的膨胀和侵蚀效果从高级语义图中提取肿瘤边界，并利用这些边界来引导低级和高级特征的融合。通过对公开可用数据集和院内数据集进行的广泛对比实验表明，所提出的 PBNet 在定性可视化结果和定量评估指标方面优于现有的方法，Dice 分数、Jaccard 系数、特异性和 HD95 分别提高了 0.70%、1.1%、0.1% 和 2.5%。此外，割舍实验证明了所提出的 MGPM 对于区分非增强肿瘤以及 BGM 和 BS 损失对于优化肿瘤的分割轮廓也是有帮助的。
automatic segmentationbreast tumorsultrasound imagesdeep learning-based methodstumor boundaries
发现论文，激发创造
  • A2DMN: 解剖感知扩展多尺度网络用于乳腺超声语义分割

    通过提出一种新的结构感知网络和平滑度项，以更好地利用组织解剖学信息并生成更准确的语义边界，对乳腺超声图像进行分割，从而显著改善了肌肉、乳腺和肿瘤类别的分割结果，并产生更准确的组织边界细节。

    Mar, 2024

  • LightBTSeg: 一种利用超声图像进行乳腺肿瘤分割的轻量级模型

    我们提出了一种轻量级乳腺肿瘤分割的双路径联合知识蒸馏框架 LightBTSeg，通过使用深度学习方法和知识蒸馏技术，在乳腺超声图像中实现高性能的肿瘤分割。

    Nov, 2023

  • 一个面向超声视频的空间 - 时间渐进融合网络用于乳腺病变分割

    通过提出的 Spatial-Temporal Progressive Fusion Network（STPFNet）在超声视频乳腺病变分割问题中取得了比现有最先进方法更好的病变检测性能。

    Mar, 2024

  • 基于 GRU 网络的乳腺组织病理图像分割

    本研究提出了一种改进的 MultiResU-Net 用于组织病理学图像分割，该模型通过多尺度分析和分割复杂特征，并通过跳跃连接确保有效的特征传递；改进版本还利用基于高斯分布的注意力机制在高斯分布中合并与组织病理学相关的文本信息；最后，通过对 MultiResU-Net 的跳跃连接采用控制稠密残差块，以从编码器层向解码器层传递信息，使用从提取的空间特征导出的缩放参数，以控制的方式进行传递。验证实验表明，在 TNBC 和 MonuSeg 等两种不同类型的乳腺癌组织病理学图像数据集上，与现有方法相比，该方法展现出卓越的分割性能。该模型的代码可在该 https URL 找到。

    Jun, 2024

  • 传统方法的超越：乳腺超声诊断的多任务网络

    乳腺超声在癌症诊断中起着重要作用，是一种非侵入性、具有成本效益的方法，在肿瘤定位和癌症分类任务中深度学习的发展使得许多基于 CNN 的方法被广泛研究。在本研究中，我们旨在重新设计和构建端到端多任务架构，以进行分割和分类。通过我们提出的方法，在分割任务中，使用 DeepLabV3 + 架构，实现了 79.8% 的卓越性能和时间效率达到 86.4%。

    Jan, 2024

  • 基于多尺度 MPU-Net 的 3D 医学图像分割

    本文提出了一种基于 Transformer 和 MPU-Net 的肿瘤分割模型，该模型结合了图像串行化和位置注意力模块，旨在理解更深层次上的上下文依赖关系和实现更准确的位置定位，并在肝脏肿瘤分割挑战中表现出优异的性能。

    Jul, 2023

  • 基于渐进双先验网络的广义乳腺肿瘤分割

    通过使用渐进双先验网络（PDPNet）分割动态增强磁共振图像 (DCE-MRI) 中具有不同来源的乳腺肿瘤，旨在提高乳腺肿瘤分割模型的泛化能力，改善对小型、低对比度和不规则形状乳腺肿瘤的分割性能。

    Oct, 2023

  • UGGNet: U-Net 和 VGG 的高级乳腺癌诊断桥梁

    UGGNet 是一种结合了 U-Net 和 VGG 架构的新型模型，用于增强乳腺超声图像分析的性能，提供准确的乳腺超声图像诊断的综合解决方案。

    Jan, 2024

  • 智能医学图像分析中的多尺度图像融合系统探索

    这篇研究论文介绍了一种基于 U-Net 的 MRI 算法，结合了残差网络和用于增强上下文信息的模块，还添加了空洞卷积池化金字塔用于处理。实验证明了该算法在诊断脑胶质瘤的 MRI 图像分割中取得了较高的准确率，并提升了脑肿瘤的三维重建精度，以及图像分类的效率。

    May, 2024

  • 一种用于弥漫大 B 细胞淋巴瘤的临床 PET 图像自动肿瘤检测和分割的级联深度网络

    这项研究开发了一个快速高效的三阶段级联深度学习模型，用于从 PET 图像中自动检测和分割 DLBCL 肿瘤，并验证了其可行性和准确性。

    Mar, 2024