Dec, 2023

TABSurfer：一种用于亚皮层分割的混合深度学习架构

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TL;DR该研究提出了 TABSurfer，这是一种新型的 3D 基于 CNN-Transformer 深度学习模型，相较于现有的最先进工具，在次皮层分割方面表现更出色。TABSurfer 在各种 T1w MRI 数据集中表现出一致的性能，处理时间明显短于 FreeSurfer，同时在与手动分割进行验证时，TABSurfer 优于 FreeSurfer。在每个测试中，我们还证实了 TABSurfer 相对于领先的深度学习基准 FastSurferVINN 的优势。总的来说，这些研究突出了 TABSurfer 作为一种高保真度全自动次皮层分割的强大工具的实用性。
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发现论文，激发创造
  • MRI 中基底核分割的 3D 卷积神经网络：一项大规模研究

    本研究针对 MRI 中的次皮质脑结构分割，提出了一种 3D 全卷积神经网络。通过采用小核允许更深层次的架构，将中间层输出嵌入到最终预测中，提高了特征提取的一致性和细粒度信息的准确性。在两个公开数据集上的实验表明，该方法在大规模神经解剖学成像研究中具有很强的鲁棒性和高效性。

    Dec, 2016

  • T-AutoML：使用 3D 医学影像变换器进行病变分割的自动化机器学习

    本文提出了一种新的自动化机器学习算法 T-AutoML，它不仅可以搜索最佳神经结构，而且可以同时找到最佳超参数和数据增强策略。该方法利用现代 transformer 模型适应搜索空间嵌入的动态长度并在多个大规模公共病变分割数据集上达到了最先进的性能。

    Nov, 2021

  • 3D 脑部瘤分割的 3D 融合 Transformer

    该研究提出了一种基于 3D Transformer 的分割方法，采用无限可变形融合 Transformer 模块 (IDFTM) 和融合头自注意机制 (FHSA) 提取 MRI 图像的长程空间依赖关系特征，通过在公共数据集中对脑肿瘤的分割实验验证，证明其优于其他目前最先进的方法。

    Apr, 2023

  • 基于深度学习模型的脑卒中分割：一项比较研究

    本研究选择了四种深度模型进行中风分割，即纯 Transformer 结构 (DAE-Former)，两种带有注意机制的先进 CNN 模型 (LKA 和 DLKA)，一种将 CNN 与 Transformer 结合的高级混合模型 (FCT)，以及以给定数据为基础的自适应 nnUNet 框架，并在两个公开可用的数据集上进行了评估，结果表明 nnUNet 在所有模型中具有最简单的设计，并通过强调预处理和后处理技术来提高分割结果，超越了仅关注架构设计的重要性。

    Mar, 2024

  • 基于无监督深度学习的贝叶斯脑 MRI 分割

    本文提出了一种结合传统概率性图谱分割和深度学习的策略，可以不需要手动标注映像即可为新的 MRI 扫描训练分割模型，在多种 MRI 对比度下，已经在成千上万个 MRI 扫描中通过实验证明了良好的准确性，并在 GPU 上测试只需要约 15 秒。

    Apr, 2019

  • SegFormer3D: 3D 医学图像分割的高效 Transformer

    SegFormer3D 是一种记忆高效的分层 Transformer，在 3D 医学图像分割中拥有比当前最先进模型更少的参数和更低的 GFLOPS，并在 Synapse、BRaTs 和 ACDC 等广泛使用的数据集上取得竞争性结果。

    Apr, 2024

  • 表面视觉转换器：应用于皮质分析的基于注意力的建模

    研究使用 attention 模型建立一个面向域无关的架构，可用于任何表面数据在球状流形上的研究，被证实在皮层表面度量的表型回归任务中优于表面卷积神经网络，而在注册和未注册数据上表现相当。

    Mar, 2022

  • 基于 Transformer 的多模态脑肿瘤分割

    本文提出了使用 Transformer 和 3D CNN 实现 MRI 脑肿瘤分割的新网络 TransBTS。该网络同时利用全局和局部特征进行分割，并在 BraTS 2019 和 2020 数据集上取得了当前最高水平的分割效果。

    Mar, 2021

  • 基于区域的 U-net 用于加速训练和提高深度脑部分割的精度

    基于深度学习的分割方法可在较短的时间内高效准确地将大脑结构从 MRI 图像中分割出来，该方法以多区域 U-Net 为基础，将大脑分为三个感兴趣的区域，并通过并行运行三个区域 U-Net 将这些更大的结构进一步细分为各自的四个子结构。与一次性分割整个 MRI 图像相比，该方法不仅大大减少了训练和处理时间，而且显著提高了分割的准确性。本方法在平均 Dice 相似系数 (DSC) 为 0.901、95% 豪斯多夫距离 (HD95) 为 1.155 毫米的情况下取得了卓越的准确性，并与最先进的分割方法进行了比较，展示了所提出方法的高准确性和鲁棒性。

    Mar, 2024

  • BeSt-LeS：使用深度监督进行脑卒中损伤分割的基准评估

    脑卒中已经成为全球健康负担，因此我们需要治疗方法和预防策略来克服这一挑战。在此工作中，我们考虑了公开可用的数据集 ATLAS v2.0，以评估各种端到端有监督的 U-Net 风格模型。我们在 2D 变换器模型上达到了最高的 Dice 得分 0.583，在 3D 残差 U-Net 模型上达到了 0.504。我们对 3D 模型进行了 Wilcoxon 测试，以确定预测和实际中风体积之间的关系。为了可复现性，代码和模型权重已公开提供。

    Oct, 2023