Jan, 2024

CIS-UNet：基于上下文感知位移窗口自注意力的计算机断层扫描血管造影主动脉分割

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TL;DR在本文中，我们介绍了一种用于主动脉和其十三个分支的多类分割的深度学习模型 CIS-UNet，并证明其在 CT 扫描中优于现有的基于 Swin 转换器的模型，提供更高的精度和优化，为心血管内治疗的规划提供改进。
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发现论文，激发创造
  • 使用经过大量增强的高分辨率三维 ResUNet 进行自动主动脉分割：对 SEG.A 挑战的贡献

    自动分割三维医学图像中的主动脉是一项重要且困难的任务，本研究提出了一种基于深度编码 - 解码架构的全自动算法，通过数据预处理和增强来解决低数据量情况下的主动脉分割问题，并在测试中获得了较高的稳定性和 Dice 分数。

    Oct, 2023

  • 使用深度完全卷积网络在 CT 扫描中分割主动脉血管树

    采用两阶段的全卷积网络，在 CTA 扫描中准确自动地分割主动脉血管树，达到加速医学图像分析流程的目的，并在 2023 年 MICCAI 主动脉（SEG.A.）挑战赛中，使用公共数据集评估了该方法，取得了较高的 Dice 相似系数（0.920）、Jaccard 相似系数（0.861）、召回率（0.922）和精确度（0.926）的结果。

    May, 2023

  • 基于 Swin Transformers 的全自动流水线用于脑动脉瘤硬膜下出血后头部 CT 扫描的基于深度学习的血液分割

    利用 Swin UNETR 的基于人工智能的完全自动化血液分割工具，该研究开发和验证了针对非对比增强 CT（NCCT）扫描的 SAH 患者的自发性蛛网膜下腔出血（SAH）的准确容积评估方法，其效果鲁棒且具有广泛的临床可采用性。

    Dec, 2023

  • TransONet: 使用深度学习自动分割计算机断层扫描血管造影中的血管

    通过提出基于深度学习模型的方法，可以高效且准确地分割 CTA 图像中与周围动脉疾病（PAD）手术相关的下行主动脉至髂分叉和下行主动脉至膝盖部分，为医学专业人员分析血管系统健康提供了有价值的工具。

    Nov, 2023

  • SAM-VMNet：冠状动脉造影血管分割的深度神经网络

    我们提出了一种新颖的体系结构 SAM-VMNet，它结合了 MedSAM 的强大特征提取能力和 VM-UNet 的线性复杂性视觉状态空间模型的优势，具有更快的推理速度和更强的数据处理能力，实现了 CTA 图像的更高分割准确性和稳定性。

    Jun, 2024

  • CV-Attention UNet：基于注意力机制的 3D 脑血管增强 TOF-MRA 图像分割

    通过使用时飞磁共振血管成像等技术，本文提出了 3D 脑血管关注 UNet 方法，并通过交叉验证和标注数据验证了其在精确识别脑血管结构方面的优越性。

    Nov, 2023

  • GCtx-UNet：高效用于医学图像分割的网络

    提出了一种轻量级分割架构 GCtx-UNet，可以捕获全局和局部图像特征，其精度优于或与最先进方法相媲美。GCtx-UNet 在多器官腹部 CT 数据集、ACDC 心脏 MRI 数据集和多个息肉分割数据集上进行了评估，在 Dice 相似系数和 Hausdorff 距离指标方面，超过了基于 CNN 和 Transformer 的方法，在复杂和小型解剖结构的分割中取得显著收益。此外，GCtx-UNet 比最先进的方法更高效，模型尺寸更小，计算负载更低，训练和推理速度更快，使其成为临床应用的实用选择。

    Jun, 2024

  • 神经 - TransUNet：使用 Transformer 进行 MRI 中的中风病灶分割

    通过将 U-Net 的空间特征提取与 SwinUNETR 的全局上下文处理能力相结合，再进一步采用先进的特征融合和分割合成技术，提出了 Neuro-TransUNet 框架。通过全面的数据预处理管道改进了这一框架的效率，包括重采样、偏差校正和数据标准化，提高了数据质量和一致性。消融研究证实了 U-Net 与 SwinUNETR 的先进集成以及数据预处理管道对性能的重要影响，并证明了该模型的有效性。使用 ATLAS v2.0 训练数据集训练的所提出的 Neuro-TransUNet 模型在中风病变分割方面优于现有的深度学习算法，并建立了一个新的基准。

    Jun, 2024

  • 使用 3D 聚焦调制 UNet 进行颅内动脉瘤的弱监督分割

    使用 FocalSegNet 和条件随机场（CRF）后处理的弱监督学习技术，可以从时间飞行磁共振血管成像（MRA）的粗略标签中获取精细的未破裂颅内动脉瘤（UIAs）分割，具有 0.68 的 Dice 分数和 0.95 毫米的 95% Hausdorff 距离。与现有技术相比，FocalSegNet 表现出更好的性能，并且焦点调制技术对该任务有益。

    Aug, 2023

  • SCUNet++：利用 Swin-UNet 和 CNN 瓶颈混合架构，结合多融合密集跳跃连接，评估肺栓塞 CT 图像分割

    自动肺栓塞（PE）分割方法 SCUNet++ 结合了多个融合的稠密跳跃连接来解决 CTPA 技术的局限性和特征分级层次结构问题，实验证明该方法在 PE 分割任务中表现出色，有潜力提高 PE 的自动分割准确性，为临床医生提供强大的诊断工具。

    Dec, 2023