Nov, 2023

3DGAUnet: 基于 3D U-Net 的 3D 生成对抗网络生成器，在胰腺癌的临床肿瘤图像数据中实现准确和有效的合成

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TL;DR通过使用生成对抗网络（GAN）技术，我们开发了一个名为 3DGAUnet 的新型 GAN 模型，用于合成胰腺导管腺癌（PDAC）肿瘤和胰腺组织的逼真的三维 CT 图像，以提高 PDAC 的形状和纹理学习，从而增强了 PDAC 肿瘤的准确性和早期检测的能力。
发现论文，激发创造
  • 生成对抗网络三维骨骼图像合成

    利用三维生成对抗网络（GANs）能够高效地生成高分辨率的医学体积，实现模型可解释性和应用，包括图像变形、属性编辑和样式混合，并在三维 HR-pQCT 示例数据库上进行了广泛验证。

    Oct, 2023

  • 应用生成对抗网络对胸部病理 X 光进行深度神经网络分类的泛化

    通过使用生成对抗网络进行病理图像的模拟，摆脱常见医疗问题过度呈现和罕见条件数据匮乏等问题，将生成的图像和真实图像结合，使用 DCNN 检测肺部 X 光片的五个类别，通过生成的图像均衡数据集，DCNN 的性能得到了提高。

    Nov, 2017

  • 通过整合神经距离和纹理感知变形网络 提高胰腺癌多相 CT 的预后预测

    该研究提出了一种新颖的可学习的神经距离，用于描述胰腺导管腺癌与周围重要血管之间的精确关系，并将其作为预后预测的主要特征。通过融合局部和全局特征，使用 CNN 和 Transformer 模块来提取多阶段 CT 图像中的动态肿瘤相关纹理特征，进一步增强跨多个阶段 CT 图像提取的特征。通过与现有方法在多中心数据集上进行广泛评估和比较，并在包括三个中心的外部测试集中进行统计分析，证实了该方法在临床上的有效性。开发的风险标记是预操作因素中最强的整体生存预测因子，具有与现有临床因素结合选择高危患者并获得新辅助治疗益处的潜力。

    Aug, 2023

  • DensePANet: 提高的生成对抗网络用于来自稀疏数据的光声层析成像重建

    通过使用改良版的 UNet 生成器（称为 FD-UNet++），我们提出了一种名为 DensePANet 的端到端方法，以解决从稀疏数据中重建 PAT 图像的问题。在各种体内和模拟数据集上评估的数量和质量结果显示了我们模型相对于其他普遍的深度学习技术的更好性能。

    Apr, 2024

  • GAN 增强：使用生成对抗网络进行训练数据增强

    本文使用生成式对抗网络（GAN）生成的合成数据来增加医学成像训练数据集的样本数量，从而提高监督式机器学习算法对图像分割任务的性能。

    Oct, 2018

  • 多时相胰腺导管腺癌分割的超级对配网络

    探究采用多期信息的肿瘤自动分割方法，通过 Hyper-Pairing Network 的建立和使用可将 DSC 提高至 63.94%。

    Sep, 2019

  • 基于条件生成对抗网络的三维 CT 逼真肺结节模拟用于健壮的肺部分割

    本文研究使用生成对抗网络以及数据增强的方法来提高医学影像中肺部病理结节的分割准确度，以克服数据稀缺的难题。在超过 1000 个病例的数据集上，实验结果表明该方法在各项指标上均优于现有的方法，证明了该方法的有效性。

    Jun, 2018

  • 利用 GAN 增强医学图像从有限数据中合成逼真图像

    通过引入生成对抗网络（GANs）的创新方法，我们提出了一种合成医学图像的方法，通过深度卷积神经网络（CNNs）架构的生成器和鉴别器网络以及对抗训练方法，即使在有限的真实医学图像数据训练下，也能生成逼真的合成图像，并成功模拟了真实医学图像的结构和纹理特征。

    May, 2024

  • 基于语义感知的生成对抗网络在胸部 X 光分割的无监督领域自适应中的应用

    通过设计语义感知的生成对抗网络，将测试图像转换成源域的外观，保留语义结构信息，并实现语义标签空间内的嵌套对抗学习。通过生成对抗网络映射数据分布、循环一致性保留像素级内容以及语义感知增强结构信息，实现对两个不同的胸部 X 光公共数据集进行左 / 右肺分割的无监督领域自适应，创造性地解决了深度学习在 domain shift 上性能下降的问题，并与有监督的迁移学习性能相媲美。

    Jun, 2018

  • 分享生成模型而不是私人数据：乳腺 X 光片补丁分类模拟研究

    通过研究利用深度学习的计算机辅助检测系统尽早检测乳腺癌在改善疗效和降低死亡率方面具有潜在优势，但限于数据的数量和异质性，我们提出了使用生成敌对网络的训练生成器来从多个中心共享数据，以此作为代替真实患者数据的潜在解决方案，在两种分类模型下，我们的实验表明，共享的生成敌对网络显著提高了变压器和卷积分类模型的性能，突出了这种方法作为中心之间数据共享的可行替代方法。

    Mar, 2022