Nov, 2023

连接点：基于图神经网络的医学图像集成与分类

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TL;DR利用图神经网络对医学图像进行特征提取和模型关系建模，以提供一种经济可行且可扩展的医学图像分类策略，显著减少对大量训练数据集的依赖。
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发现论文，激发创造
  • 紧凑而强大：利用图神经网络和边缘卷积进行医学图像分类

    我们研究了基于图神经网络的医学图像分类的潜力。我们提出了一种将图神经网络与边缘卷积相结合的新模型，利用 RGB 通道特征值的相互连接来强烈表示关键图节点之间的联系。我们的模型在 MedMNIST 数据集的分类中表现出色，并与现有的深度神经网络相比，参数少 1000 倍，训练时间和数据需求减少。我们的结果鼓励进一步探索医学影像领域中的其他图神经网络模型。

    Jul, 2023

  • 使用深度卷积神经网络优化的集成学习医学图像分类分析

    该研究提出了一种可复现的医学图像分类管道，分析了集成学习技术在深度学习医学图像分类管道中的优化效果，发现 Stacking 技术效果最好，能增加 13％的 F1 得分，此外，Augmenting 和 Bagging 技术也能显著提高性能。此外也展示了简单的统计汇总函数与较复杂的机器学习技术汇总函数相比并不逊色。综述结果表明，集成学习技术的使用能够为医学图像分类管道提高性能和抗干扰能力。

    Jan, 2022

  • 利用异构图模型对生物实体的空间关系进行建模，用于乳腺癌的诊断

    本文旨在提出一种基于异构图神经网络的新方法，通过捕获细胞与组织之间的空间和层次关系，增强组织学图像中有用信息的提取，与转换器方法相比，本方法在参数数量和准确性方面都有所突破，在三个公开的乳腺癌数据集中表现出更高的效率和精度。

    Jul, 2023

  • ViG-UNet：面向医学图像分割的视觉图神经网络

    该论文提出了一种基于图神经网络的 U 形结构体系 ViG-UNet，在多个分割任务中表现良好。

    Jun, 2023

  • 多模式医学图像的图卷积网络：方法、架构和临床应用

    本综述论文介绍了基于图卷积网络（GCN）的医学图像分析的最新研究进展，包括放射学和组织病理学数据，讨论了 GCN 在疾病诊断和患者康复中的应用，以及其在模型解释、大规模基准测试等方面的技术挑战和发展趋势。

    Feb, 2022

  • 使用图形注意力网络的超像素图像分类

    本研究提出了使用图神经网络模型进行图像分类的方法，将输入图像转换为区域邻接图，在该图中，区域是超像素，边连接相邻超像素。实验表明，将图卷积与自我关注机制相结合的图注意力网络（GATs）优于其他图神经网络模型。

    Feb, 2020

  • UnSegGNet: 无监督图神经网络图像分割

    利用预训练视觉转换模型提取输入图像的高级特征，然后利用图神经网络和基于模块性的优化准则，无需依赖预先标记的训练数据，从图像中提取和划分有意义的边界，实现了竞争性能，进而对无监督医学图像和计算机视觉领域做出了贡献。

    May, 2024

  • 基于图的医学诊断与分析的深度学习：过去、现在和未来

    本文系统地概述了图神经网络在医疗保健领域中的应用，包括功能连接、解剖结构和基于电信号的分析，并讨论现有技术的局限性和未来研究的方向。

    May, 2021

  • DeepCut：基于图神经网络聚类的无监督分割

    该研究提出了一种基于图神经网络的图像分割方法，相较于现有方法可以隐式地完成部件语义分割，用于目标定位、分割和语义部件分割任务并在多个基准测试中取得了最先进的表现。

    Dec, 2022

  • 皮肤镜图像分类的卷积神经网络模型集成

    这篇论文介绍了一个基于深度学习的自动疾病诊断预测系统，使用转移学习策略在 VGG16 和 GoogLeNet 架构上进行疾病分类预测，其主要特点是基于图像增强和颜色规范化的预处理方法，任务表现优秀。

    Aug, 2018