Dec, 2023

胸部 X 光图像导管的自底向上实例分割

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TL;DR基于关联嵌入的导管实例分割的深度学习方法能够解决胸部 X 射线图像中多个导管重叠、细长以及实例分离的问题。
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发现论文，激发创造
  • X 射线荧光透视下导管的全自动实时分割

    本文提出了一种基于深度卷积神经网络的实时方法，用于在 2D X 射线透视序列中分割导管和导丝，使其在 X 射线成像指导下的介入手术中能够自动检测和追踪，该方法在 25 个介入操作的 237 个 X 射线序列图像上进行训练和测试，得到了极高的分割精度。

    Jul, 2017

  • CathFlow: 使用光流和 Transformer 对介入超声中导管进行自监督分割

    我们介绍了一种自我监督深度学习架构，用于在纵向超声图像中分割导管，并消除对标记数据的需求。该模型在合成超声数据和硅主动脉模型图像上进行验证，展示了其未来在临床数据中应用的潜力。

    Mar, 2024

  • AiAReSeg: 利用 Transformer 进行介入超声波的导管检测与分割

    提出了一种使用改进的机器学习变压器架构来检测和分割超声辅助介入导管的方法，借助物理建模和超声模拟器产生合成超声图像，并经实验证明了其在超声噪声和扫描角度范围上的鲁棒性，为更安全高效的血管内手术迈出了重要的一步。

    Sep, 2023

  • 利用人工智能方法进行疾病检测、治疗和规划的医学图像分析

    研究探讨了使用人工智能技术对 X 射线图像进行分割的框架，将数据进行预处理和清洗后，利用 SegNet 和 Residual Net 方法对 X 射线图像进行分割，实验结果表明，所提出的方法在所有已知的参数方面表现更好

    May, 2024

  • 细粒度标签学习在胸部 X 射线检查报告生成中的应用

    通过一种具有领域知识的自动生成算法和深度学习网络，对于胸部 X 光片的影像可实现自动标记并生成描述性报告，其精度优于现有的状态评价指标，如先前的自动化方法无法准确检测广泛的放射学发现。

    Jul, 2020

  • 通过体积伪标记实现射线图中人体解剖结构的精确细分

    本研究通过三维计算机断层扫描的伪标记提取 CXR 的精细解剖结构，为 CXR 的语义分割建模提供了可行方法，可以在不需要人工干预的情况下实现精细的解剖分割。

    Jun, 2023

  • 基于深度学习的胸部 X 射线图像结核病分析技术及其分割与增强方法研究

    提供了通过使用基于深度学习的计算机辅助诊断（CADx）进行 2D 胸部 X 射线（CXR）图像分析以获得可靠预测肺结核可用性的结果，并通过使用应用于小型数据集的深度卷积神经网络 (CNN) 的肺部分割、无损和损失数据增强来展示 CADx 的效率。

    Mar, 2018

  • 基于混合卷积神经网络 - 变换器架构的胸部 X 射线疾病计算机辅助诊断

    通过将 DenseNet121 卷积神经网络与自注意力机制相结合的 SA-DenseNet121 模型，可以在胸部 X 射线中识别多种胸部疾病，并在诊断工作流程中提供支持，改善效率并减少诊断错误。

    Apr, 2024

  • 利用多实例学习无需本地注释的胸部 X 光关键结果定位

    本研究提出了一种基于多实例学习的深度学习算法，可在医学影像中同时分类和定位关键病变，无需耗时昂贵的局部辅助标注，取得了在三种不同关键病变上有竞争力的分类结果。

    Jan, 2020

  • 实时感知技术在导管室自动化中的应用

    AutoCBCT 是一个基于视觉感知系统的融入血管造影套房中的创新工作流，通过自动定位、导航和模拟测试运行，消除了手动操作和交互，从而提高了工作效率。

    Mar, 2024