Jan, 2024

BreastRegNet: 乳房 Faxitron 和组织病理图像的深度学习注册框架

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TL;DR通过深度学习方法进行图像配准，该方法在集成放射学和病理学信息方面具有更好的性能，从而便于生成大规模数据集，以训练更准确的乳腺癌检测模型。
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发现论文，激发创造
  • 基于迁移学习的乳腺癌组织病理图像检测深度分析

    本研究使用 2453 个组织病理学图像数据集，分离有侵袭性导管癌（IDC）和无 IDC 的数据，分析了预训练的深度迁移学习模型如 ResNet50、ResNet101、VGG16 和 VGG19 在检测乳腺癌方面的应用，研究发现 ResNet50 模型的准确率可达 90.2％，曲线下面积（AUC）率为 90.0％，召回率为 94.7％，不适当损失为 3.5％。

    Apr, 2023

  • 形变多模态图像配准用于光学测量与组织学图像的相关性

    利用深度学习技术，通过自动多模式图像配准方法，将快照乳房标本图像与对应的组织学图像进行对齐，以提高光学技术验证的准确性。

    Nov, 2023

  • 前列腺 MRI 和组织病理图像的弱监督配准

    该研究提出了一种弱监督的 MRI 和组织病理学图像的仿射和可变形配准方法，用于早期检测前列腺癌，可以减轻需要前列腺分割的负担，并取得了比其他方法更高的准确度。

    Jun, 2021

  • 深度卷积神经网络用于乳腺癌组织学图像分析

    本研究基于深度卷积神经网络开发了计算方法，用于乳腺癌组织病理图像分类，包括四类和两类（用于检测癌变）分类任务，在高灵敏度操作点上，我们报告了 93.8% 的准确性，97.3% 的 AUC 和 96.5/88.0% 的敏感性 / 特异性，超过了其他常见的自动组织病理学图像分类方法。

    Feb, 2018

  • 一种改进的监督对比学习方法在乳腺癌组织学图像分类中的应用

    通过改进监督对比学习方法，结合自监督学习和标签数据，在有限数据情况下提高医学图像处理任务中深度神经网络的分类准确率，特别是在乳腺癌组织病理学图像上实现了 93.63% 的绝对准确度。

    May, 2024

  • 用于乳腺 MRI 应用的分辨率变换多尺度深度学习配准

    在乳腺手术规划中，通过准确地对患者不同位置的磁共振图像进行注册，可以改善乳腺癌治疗中肿瘤的定位。本文提出了适用于乳腺磁共振图像注册的学习策略，克服了乳腺图像中纹理信息不足和变形需要满足微分同胚约束的困难，同时给出了基于模拟和体内实验的早期实验结果。本文的一个关键贡献是提出的注册网络在乳腺图像的注册中产生了优越的结果，并提供了微分同胚保证。

    Sep, 2023

  • 基于深度学习的全切片图像分割与分析通用框架

    本文章基于深度学习方法提出了一种可用于组织病理学图像分析的框架，并在癌症诊断、预后和图像分析等方面取得了良好的效果。

    Jan, 2020

  • 多倍镜深度多尺度网络用于多类别乳腺癌图像分割

    本文介绍了深度多放大率网络，采用多级别数字化全层切片图像的一组修补程序对部分注释进行训练，实现对乳腺癌多类组织的自动化分割，表现出高交叉共同区的意义，可用于协助病理学家评估乳腺癌。

    Oct, 2019

  • 用于乳腺癌组织学图像分类的分层 ResNeXt 模型

    介绍了一种分层卷积神经网络系统来对乳腺癌组织学图像进行四种病理分类，使用 BACH 挑战数据集进行评估，测试集上的准确率达到了 0.99，在 BACH 的挑战测试中取得了 0.81 的准确率，排名第八。

    Oct, 2018

  • 使用 DRDA-Net 和 MobileNet 进行乳腺癌分类的轻量级深度学习管道

    通过引入一种新的深度学习方法，结合 DRDA-Net 和 MobileNet 模型，旨在提高乳腺癌组织病理图像的分类准确性，从而为准确的乳腺癌诊断提供了更快速和更易于实现的筛查方案。

    Mar, 2024