Feb, 2024

脑肿瘤分割的处理和迁移学习的优化框架

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TL;DR基于 3D U-Net 模型的多模态脑肿瘤分割框架在验证数据集上实现了 Challenges 1、2 和 3 分别为 0.79、0.72、0.74 的平均病灶 Dice 分数。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的大脑图像分割技术用于自动肿瘤检测

    该研究介绍了基于深度学习的自动化脑肿瘤分割技术，利用 3D U-Net 模型，通过大规模的脑 MRI 扫描数据集进行分割，并强调了数据预处理的重要性以及模型性能的优化。该综合框架展示了深度学习在自动化脑肿瘤检测中的功效，为临床实践提供有价值的支持。

    Apr, 2024

  • BRATS2017 挑战赛中的脑肿瘤分割及放射组学生存预测

    本文介绍了一种利用卷积神经网络的特征加上数据增强和 Dice 损失函数的方法，成功应用于大脑肿瘤的分割，同时在乳腺癌核分裂图像的分割中也有着广泛的应用。

    Feb, 2018

  • 基于集成方法的成年脑肿瘤自动分割：利用 BraTS AFRICA 挑战数据的新方法

    应用深度学习于亚撒哈拉地区患者的多模态磁共振成像数据，以提高脑肿瘤分割的精确度，研究表明集成方法可以优于单一模型，在评估指标上展现出 0.82、0.82 和 0.87 的 Dice 评分，为精确分割脑肿瘤奠定了基础，并为未来的研究和性能评估提供了参考。

    Aug, 2023

  • 基于深度学习技术的 MRI 图像脑肿瘤分割

    本研究旨在使用神经网络模型对 MRI 数据集中三种不同类型的脑肿瘤（脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤）进行自动分割及识别，实验结果表明，采用了循环残差 U-Net 模型能达到平均交并比 0.8665，相比其它深度学习模型具有明显的优势。

    Apr, 2023

  • 改进用于多样人群的卷积神经网络脑肿瘤分割

    通过使用 MedNeXt 等卷积神经网络架构进行脑肿瘤分割，本研究在 BraTS-GoAT 挑战中的各种人群（如成人、儿科和非洲撒哈拉以南地区）的脑部 MRI 扫描图像中自动分割肿瘤，并通过大量的模型集成和后处理方法在未知验证集上表现良好，平均 DSC 为 85.54％，HD95 为 27.88。

    May, 2024

  • 优化 U-Net 用于脑肿瘤分割

    本文通过一项消融研究，建议了优化的 U-Net 架构用于 BraTS21 挑战的脑肿瘤分割任务，并在 NVIDIA Deep Learning Examples GitHub 仓库中开源了代码来重现我们的 BraTS21 提交。

    Oct, 2021

  • 基于 U-Net 全卷积网络的自动脑肿瘤检测和分割

    本文提出了一种使用 U-Net 基于深度卷积神经网络的完全自动化脑肿瘤分割方法，该方法在 Multimodal Brain Tumor Image Segmentation (BRATS 2015) 数据集上进行了测试，并表现出良好的分割性能。

    May, 2017

  • nnU-Net 用于脑肿瘤分割

    本文通过对 nnU-Net 模型进行 BraTS 2020 挑战的分割任务，在后处理、基于区域的训练、更激进的数据增强以及对 nnUNet 管道的一些小修改方面，结合 BraTS 特定的修改，大大提高了其分割性能。在重新实现 BraTS 排名方案以确定我们的 nnU-Net 变体中最符合其要求的方案的同时，我们的最终集成在整个肿瘤中，肿瘤核心和增强肿瘤方面的 Dice 分数分别为 88.95、85.06 和 82.03，HD95 值分别为 8.498、17.337 和 17.805 获得了 BraTS 2020 比赛的第一名。

    Nov, 2020

  • 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

  • 利用深度学习在磁共振图像中进行脑肿瘤多分类和分割

    本研究提出了一种基于深度学习的模型用于对磁共振成像（MRI）扫描中的脑肿瘤进行分类和分割。该模型通过 EfficientNetB1 体系结构进行图像分类，基于 U-Net 体系结构进行精确的肿瘤分割，并在公共数据集上得到了高准确率和分割度量，表明它们在脑肿瘤的诊断和治疗中具有可能的临床应用价值。

    Apr, 2023