Dec, 2023

建立多视角冠状动脉造影中的密集对应：从点对点到曲线对曲线的查询匹配

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TL;DR通过设计数据模拟流程，将密集对应问题转化为所有感兴趣点的查询匹配任务，并提高了拓扑意识，从而建立了多视角病灶密集对应的可行性。
发现论文，激发创造
  • 冠状动脉语义标记的多图图匹配

    该研究提出了一种基于多图图匹配算法（MGM）的冠状动脉语义标签方法，通过融合解剖图结构、影像学特征和语义映射，实现了冠状动脉语义标签的准确率为 0.9471，为冠状动脉分析提供了一种新的工具。

    Feb, 2024

  • 基于 Point Transformer 的冠状动脉标记

    该论文提供了一种基于 Point Transformer 的简单的血管标记方法，只需要冠状动脉分割，能够提高诊断效率和减少临床医生的人工劳动，在 53 位患者的实验中取得了良好的效果。

    May, 2023

  • 基于几何级联神经网络的冠状动脉分割和血管向量化

    提出一个基于几何的级联分割算法用于冠状动脉的连续和准确的三维重建，克服了医疗图像低分辨率和对比度差的局限性，比传统算法提升了分割精度，特别是避免了血管断裂的问题。

    May, 2023

  • 使用集成学习的多血管冠状动脉分割和狭窄定位

    通过机器学习解决方案，该研究提出了一种用于冠状动脉造影图像的自动诊断的端到端解决方案，旨在在冠状动脉血管的多血管分割和狭窄病变定位方面进行基准测试。

    Oct, 2023

  • 多类点云完成网络：基于心动磁共振成像的三维心脏解剖重建

    该研究提出了一种全新的完全自动化表面重建管道，能够从原始的 Cine 磁共振成像获取多类三维心脏解剖网格，其中关键组件是一种多类点云完成网络（PCCN）；研究人员证明了该算法在合成数据集和实际数据集中的高精度和鲁棒性。

    Jul, 2023

  • 基于深度学习的自动冠状动脉物体检测

    在数字医学时代，医学影像作为一种广泛应用的早期疾病检测技术，在每天产生和储存的电子病历中产生大量的影像。在这篇论文中，我们利用目标检测方法对 X 射线血管造影图像进行分析，精确地确定冠状动脉狭窄的位置，从而实现了对狭窄位置的自动实时检测，帮助医护人员进行重要而敏感的决策过程。

    Dec, 2023

  • 基于不确定性量化的冠状动脉语义标签的超级关联图匹配

    冠状动脉语义标记的心脏血管图匹配模型通过将两个独立图之间的动脉分支进行匹配，实现了运用部分标记的动脉段对未标记的段进行分类和冠状动脉的语义标记，从而提高了冠状动脉语义标记的准确度，并在实时临床决策中具有高效的预测能力。

    Aug, 2023

  • YOLO-Angio：冠状动脉解剖分割算法

    我们提出了一种基于 X 射线血管造影图像的、能够自动化诊断冠状动脉疾病的自动区域冠状动脉疾病诊断的方法，该方法结合了经典计算机视觉的预处理和特征选择，通过增强血管对比度来提高血管分割的准确性，并利用 YOLOv8 生成血管图像并基于逻辑推理的方法重构冠状血管树以实现最终分割，我们在 ARCADE 挑战中获得了第三名，验证集和保留集的 F1 得分分别为 0.422 和 0.4289。

    Oct, 2023

  • 多轴视觉变换器的冠状动脉 CT 血管造影 CAD-RADS 评分：一个临床启发的深度学习流程

    本研究提出了一种快速、准确的冠状动脉疾病筛查和评估方法，基于深度学习和多轴视觉变压器架构，自动对计算机断层扫描成像进行分类和评分，并不需要人工干预。

    Apr, 2023

  • 无造影钙化计分 CT 图像中的冠状动脉分割利用深度学习

    本文提出了一种基于深度学习算法的多供应商心电图门控无对比剂心脏 CT 图像冠状动脉分割的方法，该方法通过图像配准实现了半自动生成 Ground Truth，研究结果表明训练模型具有比训练时使用的 Ground Truth 更高的准确性，并且 Dice 和 clDice 指标接近评定者之间的差异。

    Mar, 2024