Nov, 2023

HoVer-UNet：基于 UNet 的多类细胞核分割的 HoVerNet 加速及知识蒸馏

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TL;DR我们提出了一种名为 HoVer-UNet 的方法，用于在组织病理学中对核实例进行分割和分类。我们通过使用 Mix Vision Transformer 作为主干网并配备自定义损失函数来压缩和优化 HoVerNet 的知识，从而实现了与 HoVerNet 可比较的性能，并将推理时间减少了三倍。
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发现论文，激发创造
  • 基于颜色空间的 HoVer-Net 用于细胞核实例分割和分类

    本研究提出了一种基于多通道颜色空间和统一聚焦损失函数（UFL）的核分割和分类方法，同时使用 ConvNeXt 作为 HoVer-Net 模型的编码器，使其能够自动提取区分特征，并使用 SAM 算法确保模型的普适性和达到了 12.489% mPQ + 的测试效果，超越当前 SOTA，适用于多种医学分析应用。

    Mar, 2022

  • UNetFormer: 用于三维医学图像分割的统一视觉 Transformer 模型和预训练框架

    本文提出了一个统一的框架，它由两个体系结构组成，称为 UNetFormer，具有基于 3D Swin 变压器的编码器和卷积神经网络和变压器的解码器。该架构的设计允许在准确性和计算成本之间满足宽范围的权衡要求。使用 CT 图像进行自我监督预训练，使用 Medical Segmentation Decathlon（MSD）数据集进行肝和肝肿瘤分割任务的 Fine-tune 和测试，并使用 MRI 图像的 BraTS 21 数据集进行脑肿瘤分割，并在 Dice 评分方面优于其他方法。

    Apr, 2022

  • H-vmunet: 高阶视觉 Mamba UNet 用于医学图像分割

    该研究设计了一种基于状态空间模型的高阶视觉 Mamba UNet (H-vmunet) 用于医学图像分割，其中提出的高阶 2D 选择性扫描 (H-SS2D) 模块通过更高阶的交互逐渐减少冗余信息的引入，提高了 2D 选择性扫描操作的适应性，并且所提出的局部 SS2D 模块改进了每个交互阶段中局部特征的学习能力。通过对三个公开可用的医学图像数据集（ISIC2017、Spleen 和 CVC-ClinicDB）进行对比和消融实验，研究结果显示了 H-vmunet 在医学图像分割任务中的强大竞争力。

    Mar, 2024

  • AWGUNET: 基于注意力引导小波 U-Net 的组织病理图像细胞核分割

    准确的核分割对于癌症诊断至关重要。本文提出了一种将 U-Net 架构与 DenseNet-121 主干相结合的分割方法，利用两者的优势捕捉全面的上下文和空间信息。我们的模型引入了小波引导通道注意模块以增强细胞边界勾画，并使用可学习的加权全局注意模块进行通道特定的注意。解码器模块进一步完善了染色图案处理中的分割。在 Monuseg 和 TNBC 两个公开可访问的组织病理学数据集上进行的实验结果突显了我们提出模型的优越性，显示了其推动组织病理学图像分析和癌症诊断的潜力。代码可在此链接获得：[this https URL]

    Jun, 2024

  • 神经 - TransUNet：使用 Transformer 进行 MRI 中的中风病灶分割

    通过将 U-Net 的空间特征提取与 SwinUNETR 的全局上下文处理能力相结合，再进一步采用先进的特征融合和分割合成技术，提出了 Neuro-TransUNet 框架。通过全面的数据预处理管道改进了这一框架的效率，包括重采样、偏差校正和数据标准化，提高了数据质量和一致性。消融研究证实了 U-Net 与 SwinUNETR 的先进集成以及数据预处理管道对性能的重要影响，并证明了该模型的有效性。使用 ATLAS v2.0 训练数据集训练的所提出的 Neuro-TransUNet 模型在中风病变分割方面优于现有的深度学习算法，并建立了一个新的基准。

    Jun, 2024

  • nnU-Net 用于脑肿瘤分割

    本文通过对 nnU-Net 模型进行 BraTS 2020 挑战的分割任务，在后处理、基于区域的训练、更激进的数据增强以及对 nnUNet 管道的一些小修改方面，结合 BraTS 特定的修改，大大提高了其分割性能。在重新实现 BraTS 排名方案以确定我们的 nnU-Net 变体中最符合其要求的方案的同时，我们的最终集成在整个肿瘤中，肿瘤核心和增强肿瘤方面的 Dice 分数分别为 88.95、85.06 和 82.03，HD95 值分别为 8.498、17.337 和 17.805 获得了 BraTS 2020 比赛的第一名。

    Nov, 2020

  • 优化 U-Net 用于脑肿瘤分割

    本文通过一项消融研究，建议了优化的 U-Net 架构用于 BraTS21 挑战的脑肿瘤分割任务，并在 NVIDIA Deep Learning Examples GitHub 仓库中开源了代码来重现我们的 BraTS21 提交。

    Oct, 2021

  • U-Net: 生物医学图像分割的卷积神经网络

    该研究提出了一种基于数据增强的网络和训练策略，用于更有效地利用可用的标注样本，以实现对神经结构的分割和细胞跟踪。研究表明，这种网络可以从极少量的图像中进行端对端的训练，并在电子显微图像和透射光显微图像上均取得了优异的分割和跟踪效果，且速度快。

    May, 2015

  • 数字癌症组织的多器官细胞核同时语义分割、实例分割和分类的自底向上三合一框架

    通过引入附加的解码器头部使用独立的加权损失函数，该研究提出了对数字组织学中核的同时实例分割和分类的多阶段方法，以在高质量实例分割和核分类方面取得了显著的性能改进，并且在 19 种类型的组织上具有广泛的适用性和较低的复杂性。

    Aug, 2023

  • ViM-UNet：用于生物医学分割的视觉玛巴

    基于 Vision Mamba 架构的 ViM-UNet 是一种新颖的分割架构，与 UNet 和 UNETR 相比，在两个具有挑战性的显微镜实例分割任务中表现相似或更好，同时更加高效。

    Apr, 2024