Jan, 2024

MRI 脑肿瘤分级的双重注意力型、跨模态引导多模态学习

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TL;DR通过 MRI 多模态学习和跨模态指导，提出了一种用于 MRI 脑肿瘤分级的新方法，以准确识别肿瘤类型和等级，并选择精确的治疗计划。
brain tumormridiagnosismulti-modal learningcross-modality guidance
发现论文，激发创造
  • 基于模态配对学习的脑肿瘤分割

    本研究介绍了一种新的端到端后模态配对学习方法，它利用了不同模态功能，捕获了多模态之间的复杂关系和丰富信息，并通过平均多个模型和一些后处理技术获得了较好的脑肿瘤分割性能，最终在 BraTS 2020 挑战赛获得了肿瘤分割任务的第二名。

    Oct, 2020

  • 跨模态注意力适配器：一种对使用多模态脑 MR 图像的 SAM 进行胶质瘤分割微调的方法

    本文提出了一种基于跨模态融合的注意力适配器细调基础模型来完成多模态 MRI 脑图像下胶质瘤分割任务的方法，该方法优于现有技术方法，具有 88.38％的 Dice 系数和 10.64 的 Hausdorff 距离，从而在分割胶质瘤区域方面呈现出 4％的增长，有助于胶质瘤的治疗。

    Jul, 2023

  • 多模神经网络检测脑肿瘤

    本研究论文通过使用人工智能和深度学习技术对磁共振成像进行灰度图像处理，评估了一种多模态模型用于脑肿瘤分类的性能，结果显示准确率约为 98%，同时强调了解释性和透明度的重要性以确保人类控制和安全。

    Jan, 2024

  • 基于原型驱动和多专家集成的多模态 MR 脑肿瘤图像分割

    提出了一种带有肿瘤原型驱动和多专家集成的多模式磁共振脑肿瘤分割方法，利用原型突出每个肿瘤亚区的特征并生成相应的激活图，进而提高分割性能。

    Jul, 2023

  • 联合自监督和有监督对比学习用于多模态 MRI 数据：走向预测异常神经发育

    利用多模态成像、深度学习和对比学习方法，从多模态 MRI 数据中学习鲁棒的潜在特征表示，将异构特征投影到共享空间，整合不同模态和类似主体间的互补和类似信息，进而提高了异常神经发育的预测能力和计算机辅助诊断的功效。

    Dec, 2023

  • 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

  • 3D 多模 MRI 扫描中脑肿瘤的综合分割

    通过使用卷积神经网络和生成式对抗网络，研究人员成功地应用高对比度图像来增加自动分割 MRI 脑肿瘤的准确性，预测病人生存时间。

    Sep, 2019

  • 基于注意力机制的脑肿瘤二阶段 MR 图像分割方法

    提出了一种基于 CASP-GAN 的协调空间注意力生成对抗网络，以及一种关注性生成跨模态分割方法，该方法在脑肿瘤分割中取得了比 CycleGAN 和部分前沿方法更好的结果。

    Apr, 2023

  • 基于深度学习、注意机制和能量预测的脑肿瘤分割

    本文提出了一种感兴趣区域检测算法，通过数据预处理定位突出特征并剔除多余的 MRI 数据，进而减小输入尺寸，增强数据增广和深度神经网络，从而在 BraTS 基准测试中实现了最先进的分割性能。

    Dec, 2023

  • 多模态脑肿瘤分割的模态感知与平移混合器

    本文介绍了一种新颖的模态感知和位移混合器，用于多模态图像的有效和鲁棒的脑肿瘤分割，通过模态感知模块和模态位移模块，实现了跨尺度和高层次表达的空间和模态信息交换，实验证明其在公共脑肿瘤分割数据集上优于现有方法，并展示了其有效性和鲁棒性。

    Mar, 2024