Jan, 2024

SegmentAnyBone：MRI 上任意位置通用骨骼分割模型

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TL;DR我们提出了一种通用的深度学习模型，用于对 MRI 骨骼进行分割，可在多个标准 MRI 位置进行全自动分割，并提供提示式分割。
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发现论文，激发创造
  • 基于 SAM 的脑功能磁共振成像中的脑提取模型

    通过使用 Meta 发布的可用的全神经网络模型 SAM，本研究探讨了自动化分割算法在神经影像领域去除头骨伪影的高效性，结果表明了其潜在的应用价值。

    Jan, 2024

  • TotalSegmentator MRI: MR 图像中 59 个解剖结构的序列无关分割

    我们开发了一个开源且易于使用的分割模型，可以独立于 MR 序列，自动且鲁棒地对大多数主要解剖结构进行分割。

    May, 2024

  • MRAnnotator: 一个用于 MRI 分割的多解剖结构深度学习模型

    通过开发深度学习模型，实现 MRI 图像上多解剖结构和众多类别的分割。

    Feb, 2024

  • 基于基础模型的生物医学图像分割：综述

    最近许多生物医学影像分析领域的进展主要受到 Segment Anything Model (SAM) 的推动。这项先进的技术最初是为了通用计算机视觉而开发的，但在医学图像处理领域得到了迅速应用。我们的综述聚焦于 2023 年 4 月 1 日至 9 月 30 日这段重要的首次出版后六个月的时期，我们研究了 SAM 在解决长期临床挑战方面所需的改进和整合，特别关注了我们分析的 33 个开放数据集。尽管 SAM 在许多应用中达到了或超越了最先进的性能水平，但在一些方面仍存在不足，例如对颈动脉、肾上腺、视神经和下颌骨的分割。我们的调查深入研究了 SAM 的创新技术和其在各种医学影像场景中有效转化和应用的核心概念。

    Jan, 2024

  • 医学影像分割模型：实验研究

    本文对 Segment Anything Model 在医学图像中的效果进行了评估，结果表明性能受任务和数据集影响较大，需要进一步研究来适应医学图像领域。

    Apr, 2023

  • 应用深度神经网络进行解剖学脑分割

    采用深度人工神经网络，通过不同尺度的输入信息实现对人类脑磁共振成像的自动分割，无需非线性图像配准，对于全脑的解剖分割具有较好效果，为该领域提供了新的技术路线。

    Feb, 2015

  • MRSegmentator: MRI 和 CT 序列中 40 个类别的鲁棒多模态分割

    提出了一个能够在 MRI 扫描中进行多器官分割的深度学习模型，通过解决 MRI 分析中分辨率、标准化强度值和序列可变性的挑战，为当前的 MRI 分析限制提供了解决方案。

    May, 2024

  • 使用 CT、PET 和 MRI 多模态图像的头颈肿瘤分割模型

    本研究通过使用深度学习方法自动分割头颈部癌症的肿瘤体积，并在使用不同模态图像进行 fine-tuning 的情况下对模型性能进行评估。结果表明，在使用边界框提示的情况下，对 SAM 进行 fine-tuning 可以显著提高其分割准确度，为半自动头颈部癌症肿瘤体积分割开辟了一个有前景的途径。

    Feb, 2024

  • 医学图像分割模型？

    SAM 是用于图像分割的第一个通用基础模型，能以自动或手动提示的方式进行零 - shot 图像分割，并在不同的自然图像分割任务中取得了令人瞩目的成绩。但在医学图像分割方面仍然存在一定挑战，SAM 在某些情况下表现出色，但需要结合手动标注才能取得更好的表现。

    Apr, 2023

  • 脑肿瘤分割的分割模型

    评估了 Segment Anything Model (SAM) 在脑肿瘤分割上的性能，发现 SAM 与目前的最先进模型之间仍存在差距。

    Sep, 2023