Dec, 2023

基于深度学习的自动冠状动脉物体检测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • StenUNet：X 光冠状动脉造影的自动狭窄检测

    提出了一种用于从 X 射线冠状动脉造影图中准确检测狭窄的架构和算法 StenUNet，通过结合机器学习和其他计算机视觉技术，在 ARCADE 挑战中获得第三名，测试数据集上达到了 0.5348 的 F1 得分，比第二名低了 0.0005。

    Oct, 2023

  • ConvNeXtv2 融合 Mask R-CNN 用于自动区域基于冠状动脉狭窄的检测和疾病诊断

    冠状动脉疾病的自动化检测和图像分析对诊断过程进行了有效的简化，证实了提出的模型在识别狭窄病变方面表现出色。

    Oct, 2023

  • 基于深度学习的冠状动脉血运背侧循环检测

    提出了一种基于深度学习的方法用于检测冠状动脉侧支循环 (CCC) 在血管造影图像中的方法，并取得了有希望的结果，可以进一步扩展为基于标志点的 CCC 检测和 CCC 定量化。

    Jan, 2024

  • 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

  • 使用深度学习在乳腺 X 线照片中检测和分类病变

    本论文提出了一种基于 Faster R-CNN 的 CAD 系统，该系统可以在不需要任何人类干预的情况下检测和分类乳腺摄影中的恶性或良性病变，且在 INbreast 数据库上达到了 AUC=0.95 的良好分类性能。

    Jul, 2017

  • 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

  • 应用一维卷积神经网络进行冠状动脉疾病分类

    冠状动脉疾病诊断的一维卷积神经网络（1D-CNN）通过提高检测准确性和减少网络复杂性的潜力来解决早期诊断对人类死亡率的重要影响问题。通过解释心电图（ECG）信号中复杂模式的能力，无需依赖特征提取技术，这项研究超越了传统诊断方法。我们研究了样本长度对模型性能的影响，并进行了相关实验，包括降低网络层数。使用的 ECG 数据来自 PhysioNet 数据库，分别是 MIMIC III 和 Fantasia 数据集，采样频率分别为 125 Hz 和 250 Hz。在样本长度为 250 时，获得了对未知数据最高的准确性。这些初步发现展示了使用 ECG 信号进行冠状动脉疾病诊断的 1D-CNN 的潜力，并强调了样本大小在实现高准确性方面的作用。

    May, 2024

  • 冠状动脉疾病早期诊断 AI 框架：边界 SMOTE、自编码器和卷积神经网络集成方法

    通过机器学习算法对冠心病风险进行分类，本研究开发了一种数据平衡和增强方法，提高了诊断准确性，对样本数量较少和数据不平衡的情况特别适用。实验结果显示，本方法的平均预测准确率为 95.36%，高于随机森林、决策树、支持向量机、逻辑回归和人工神经网络。

    Aug, 2023

  • 基于图像深度学习的胸部 X 射线亚临床动脉粥样硬化的检测

    通过基于深度学习的系统在普通胸部 X 线上识别亚临床动脉硬化，开发了一个预测冠状动脉钙化分数的深度学习算法，在内、外部验证中表现出良好的诊断准确性和预测动脉粥样硬化心血管疾病事件的负预测价值。

    Mar, 2024

  • FCM-DNN: 基于深度准确模糊 C-Means 聚类模型的冠心病诊断

    本文使用神经网络、深度神经网络、和模糊 C 均值聚类加深度神经网络的方法诊断冠状动脉疾病，得到 99.91% 的准确度，这一方法可能有助于科研中心。

    Feb, 2022