Feb, 2024

使用深度学习在 CT 和 MRI 上对软组织肿瘤进行最小交互分割

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TL;DR我们开发了一种最少交互的基于深度学习的肿瘤分割方法来有效地在 CT 和 MRI 上分割不同类型的软组织肿瘤，具有对之前未见过的表型和成像模式的稳健泛化能力。
segmentationmedical imagingdeep learningsoft-tissue tumorsconvolutional neural network
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 基于深度学习的脑部分割模型性能验证与临床放射治疗 CT

    通过对多中心数据集进行计算机断层扫描 (CT) 上合成分割算法 (SynthSeg) 的验证，本研究使用 SynthSeg 模型从放射治疗中心的 260 个 CT 和磁共振成像 (MRI) 数据中自动分割出大脑，并将其与 MRI 分割结果进行比较和评估。结果显示，SynthSeg 可用于基于 CT 的自动大脑分割，但其性能不如 MRI，仅适用于不要求高精度的应用，通过基于质量控制评分的阈值筛除低质量分割结果。此外，本研究鼓励进行基于 CT 的神经解剖学研究，因为结果显示了与 MRI 相似的性别和年龄相关分析的相关性。

    Jun, 2024

  • 利用不完整影像数据进行脑肿瘤分割

    本研究研究使用深度学习算法应对医院实际应用中出现的图像数据不完整情况的影响，检验 MRI 数据的有效性以诊断脑肿瘤，并证明基于不完整图像数据进行的深度学习分割模型可以在临床实践中应用。

    Jun, 2022

  • 突破癌症视界：使用深度学习进行多机构验证的乳腺 MRI 对象定位和 3D 语义分割

    通过利用组织间的相互作用，我们提出了一种方法，通过标准护理的动态增强磁共振成像，准确地分割乳房中的所有主要组织类型，包括：胸壁、皮肤、脂肪组织、纤维腺组织、血管和肿瘤；我们的方法在肿瘤分割上取得了卓越的 Dice 指数，同时在其他研究的组织上保持了竞争性能；通过集成多个相关的肿瘤周围组织，我们的工作可以在乳腺癌分期、预后和手术规划等临床应用中发挥作用。

    Nov, 2023

  • 协作学习用于高效注释体积 MR 图像分割

    建立了一种深度学习方法，探索了稀疏标注，即每个 3D 训练 MR 图像只有一个 2D 切片进行标注，与 ICT 相比，该方法在分割准确性方面取得了显著提升，对于前列腺分割，平均 B-IoU 增加了 10.0% 以上（提出的方法 B-IoU：70.3% vs. ICT B-IoU：60.3%），对于左心房分割，平均 B-IoU 增加了 6.0% 以上（提出的方法 B-IoU：66.1% vs. ICT B-IoU：60.1%）。

    Dec, 2023

  • 深度学习在计算机断层摄影和磁共振成像分割中的自动化应用：初学者指南

    本教程论文旨在从基础概念、深度学习算法、工具和框架，方法开发和图像分析等方面，为医学影像处理与分析领域的新手提供基础概述，并使用公共数据提供样例任务，并针对方法开发和图像分析提供了最佳实践建议，旨在助力研究者克服初学阶段的挑战。

    Apr, 2023

  • 基于深度学习的 PET/CT 体积中肿瘤的分割：不同架构和训练策略的基准

    癌症诊断的深度学习神经网络架构与训练策略在自动切割 PET/CT 图像中的应用，取得了良好的效果，为精确的肿瘤学诊断和更有针对性、有效的癌症评估技术的发展做出了贡献。

    Apr, 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

  • 使用深度学习进行大规模多中心 CT 和 MRI 胰腺分割

    我们收集了一系列来自五个中心的大规模 MRI 扫描数据集，并开发了一种名为 PanSegNet 的新的胰腺分割方法，其在交叉模态和交叉中心设置下的 Dice 系数分别达到了 88.3%（使用 CT），85.0%（使用 T1W MRI）和 86.3%（使用 T2W MRI）。

    May, 2024