Dec, 2023

构建准确且普适的多发性硬化症病灶分割模型：自我集成病灶融合

PDF
TL;DR利用 U-Net 架构开发了准确且具有泛化能力的多发性硬化症损伤分割模型，并提供了一种新颖的测试时自组合损伤融合策略，不需要进一步的修改，同时具备实例归一化，而非文献中广泛使用的批归一化，在不同扫描仪的临床测试数据上展示了良好的泛化能力。
automatic multiple sclerosis lesion segmentationmulti-contrast magnetic resonance imagesu-net architecturetest-time self-ensembled lesion fusion strategyinstance normalization
发现论文，激发创造
  • 基于深度神经网络的多发性硬化症病变和神经解剖分割

    本文探讨基于卷积神经网络（CNN）的分割解决方案，以提供多模式磁共振成像的快速，可靠的病变和灰质结构分割，重点研究了基于 2016 MSSEG 训练数据集上的两个完全卷积 CNN 架构的性能，并比较了其他方法的性能表现。

    Jan, 2019

  • 基于级联 3D 卷积神经网络方法的自动化多发性硬化病变分割改进

    本文介绍了一种基于三维卷积神经网络的级联模型用于多发性硬化患者影像的白质病变分割方法，并在公共数据集 MICCAI2008 和两个私有临床数据集上进行了精度评估，表现优于其他已知方法。

    Feb, 2017

  • 跨临床站点改进多发性硬化症病变分割：一种具有抗噪训练的联邦学习方法

    使用联邦学习框架中的标签修正策略，解决多发地点协作中数据隐私和标签噪声的问题，实现多发地点的合作，提高多发地点数据的可靠性，并在多发地点数据上进行广泛实验证明了方法的有效性和鲁棒性。

    Aug, 2023

  • 使用编码器 - 解码器 U-NET 在 MRI 中合成多发性硬化症病变

    本文研究旨在提高监督式机器学习算法的性能，生成合成性多发性硬化症 (MS) 病灶于核磁共振图像。我们提出了一种双输入双输出的全卷积神经网络模型，用于 MS 病灶合成 MRI 影像。使用病灶信息编码为二进制强度层掩膜，并通过对输入影像叠加。实验结果表明，通过合成图像同时使用非掺杂使得模型在 MS 病灶检测领域有很好的表现。

    Jan, 2019

  • 基于注意力机制的卷积神经网络在 FLAIR 图像中的多发性硬化症病变分割

    使用 FLAIR 影像的卷积神经网络来自动分割多发性硬化症的病变，该方法在测试中表现显著优于其他现有的方法。

    Jan, 2022

  • 多发性硬化全脑与病变同时分割对比适应方法

    提出了一种对多发性硬化患者进行多序列脑 MRI 扫描的白质病变和正常神经解剖结构同时分割的方法，并通过四个不同的数据集验证了该方法的高鲁棒性。

    May, 2020

  • 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

  • 使用分割置信度卷积神经网络自动检测多发性硬化症病变负荷变化

    针对多发性硬化症患者康复过程中的病变检测，本文提出了一种新的自动化分割算法，通过识别病变变化的高确定性来较好地分离稳定型和进展型患者，高于常用的体积变化方法。在个体患者方面，变化的衡量不足以确立无病情进展，直接检测非病变到病变的组织变化是一种切实可行的方法。

    Apr, 2019

  • 使用卷积自编码器从 MRI 进行无监督的脑部损伤分割

    本研究使用卷积自编码器方法，通过重构 FLAIR 图像的 softmax 层输出来学习分割脑部病变并检测神经退行性疾病，性能远优于传统人工标注和现有自监督方法。

    Nov, 2018

  • 使用卷积神经网络的多发性硬化症病变分割中的一次性领域适应

    这篇研究分析了针对多发性硬化症患者图像的自动白质病变分割方法的卷积神经网络方法，重点研究了领域适应性对准确性的影响，并评估了在新领域中需要重新训练的最小图像数量和最小图层数量以获得可比较的准确性。

    May, 2018