Jan, 2024

探索卷积神经网络 (CNN) 在牙科 X 光影像分割中的作用：一项全面系统文献综述

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TL;DR深度学习在牙科图像分析中展示了其作为分析图像的有效工具，且具有非常高的性能水平。
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发现论文，激发创造
  • 通过卷积神经网络提升医学影像诊断技术

    使用改进的 DenseNet 架构，本研究对卷积神经网络在放射学诊断中的变革性能力进行了研究，重点关注其可解释性、有效性和伦理问题，并通过比较分析验证了它在特异性、敏感性和准确性方面的出色表现，同时指出了连续模型改进上的需求，团队合作和伦理考虑也被提出，以便在放射学诊断中负责任地部署卷积神经网络。

    Nov, 2023

  • 卷积神经网络在医学图像分析中的应用综述

    研究医学图像分析的最新技术，特别是使用机器学习中的深度卷积网络实现医学图像分析，深度卷积网络被广泛应用于医学图像分割、异常检测和疾病分类等应用领域。

    Sep, 2017

  • 医学影像的 3D 深度学习综述

    本文回顾了 3D CNN 在医学图像分析中的应用历史及数学描述，并总结了不同领域中 3D CNN 的研究成果，如分类、分割、检测和定位，同时讨论了医学成像领域（以及深度学习模型的使用）中面临的挑战和未来趋势。

    Apr, 2020

  • 医学图像分析的深度学习调查

    该论文回顾了与医学图像分析相关的主要深度学习概念，并总结了 300 多项协同研究的成果，大部分研究在过去一年内发表。文中调查了深度学习在图像分类、物体检测、分割、注册等任务中的使用并提供了应用领域的简介。同时也探讨了未来研究的开放性挑战和方向。

    Feb, 2017

  • 基于深度学习的牙齿龋齿位翼射线照片检测

    开发了一种计算机辅助诊断系统 (CAD)，可通过作为牙医的第二意见，显著提高检测牙齿龋齿的能力；该系统由深度完全卷积神经网络 (FCNN) 组成，可对近 3000 个全口 X 光片进行自动诊断。与三名牙医的平均表现相比，我们的系统在召回和 F1-Score 方面的表现显著更好。

    Nov, 2017

  • 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

  • 基于 CNN 的医学图像分割

    通过使用三维卷积神经网络结构以及针对标注数据稀少、标注实例失衡和三维医学图像处理困难等问题进行改进与优化，本论文应用于医学图像分割领域，实现了在手部和脑部 MRI 图像上的分割与验证。

    Jan, 2017

  • 基於深度卷積神經網絡的計算機輔助檢測：CNN 架構、數據集特徵和轉移學習

    该论文主要探讨了如何在医学成像领域中运用深度卷积神经网络实现计算机辅助检测。作者对不同的卷积神经网络结构进行了评估，并考虑了数据集规模和图像空间背景对性能的影响。文章还阐述了将 ImageNet 预训练模型迁移到医学成像问题中的有效性，并通过两个计算机辅助检测问题的实验展示了更好的性能。

    Feb, 2016

  • X 光成像、MRI 和核成像案例研究

    本文综述了医学成像技术中使用人工智能特别是深度学习方法如卷积神经网络来协助医生快速而准确地诊断疾病。

    Jun, 2023

  • 基于深度学习的三维牙齿网格分割方法在部分扫描分割中的限制的临床分析

    本研究检验了当前广泛使用的深度学习基于完整颌部模型的牙齿分割技术在部分口内扫描下的鲁棒性表现，结果发现这些技术表现严重不足。该研究对解决该问题和开发不依赖完整颌部模型的鲁棒牙齿分割技术具有重要作用。

    Apr, 2023