Feb, 2024

BronchoTrack：用于支气管镜支气管分支级定位的气道腔追踪

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TL;DR创新的实时框架 BronchoTrack 在确保干预质量方面具有关键的分支级定位，包括腔内检测、跟踪和气道关联，通过使用轻量级检测器、多目标跟踪和基于语义气道图的训练无检测气道关联方法等解决了现有方法在速度和泛化性之间的平衡问题。
发现论文，激发创造
  • 利用解剖学知识捕捉时间依赖关系的视频纤支镜气道标签预测

    本文提出了一种仅利用支气管镜视屏数据来实现导航引导的方法，通过 CNN 对气道分割进行单帧分类并采用基于状态转移的 HMM 模型应用解剖学约束和时间上文本信息对支气管树进行定位，能够在无需电磁跟踪和 CT 扫描的情况下，实现对支气管镜操作的视觉引导。

    Jul, 2023

  • NaviAirway：基于深度学习的支气管敏感性气道分割流水线

    提出了一种用于医学图像分析中，基于深度学习的肺气道分割方法 NaviAirway，该方法采取了支气管特异性损失函数和人视感迭代训练策略，细分支气管，提升模型性能，可用于支气管镜导航、肺部疾病诊断等领域，并通过提出两个新的评价指标，更全面公正地评估基于深度学习的肺气道分割方法。

    Mar, 2022

  • BRONCO：使用计算机断层扫描图像自动建模支气管血管束

    基于计算机断层扫描图像的细支气管和血管束分割管道，用于肺实质的适当分析和规划以及肺实质中结节的分割。

    Sep, 2023

  • 基于解剖多类别分割和拓扑导向迭代学习的 CT 扫描精确气道分割

    本文提出了一种基于解剖学感知的多类气道分割方法，通过拓扑引导的自学习方法和断裂注意力图生成伪标签，能够完整地分割气道树，适用于慢性阻塞性肺疾病、哮喘和肺癌等呼吸系统疾病的分析。

    Jun, 2023

  • DD-VNB: 一种基于深度的实时视觉导航支气管镜的双环框架

    通过使用 Depth-based Dual-Loop 框架，本研究提出了一种基于深度的实时视觉导航支气管镜（DD-VNB）框架，能够在不重新训练的情况下在病例之间实现通用性，并实现单目深度估计的优于现有技术的准确性。

    Mar, 2024

  • ConTrack：X-ray 设备追踪的上下文变换器

    提出了一种基于转换器的网络 ConTrack，利用空间和时间上下文信息在 X 光荧光和描记术图像中进行准确的设备检测和跟踪。

    Jul, 2023

  • 基于关键点的 X 射线透视术中支架跟踪

    本论文提出了一种针对单支支架的端到端深度学习框架，用于股动脉成形术中 X 射线荧光镜下的设备跟踪，该方法包含三个模块，即基于 U-Net 的地标检测、基于 ResNet 的支架提取和特征提取，以及基于图卷积神经网络的支架跟踪，实验结果表明与最先进的基于点追踪模型相比，我们的方法在检测方面表现明显更好。此外，其快速推断速度满足临床需求。

    Jul, 2022

  • EBUS-TBNA 扩展肺癌病灶分析的方法 -- 一种半监督视频对象检测方法

    该研究旨在建立一个基于计算机辅助诊断系统的肺病变诊断方法，使用支气管镜内支气管超声（EBUS）来帮助医生识别病变区域。

    Apr, 2024

  • CDFI: 跨领域特征交互实现鲁氏支气管镜下黏膜表面特征鲁肌层检测

    本研究提出了跨域特征交互（CDFI）网络，通过四重特征约束（QFC）模块和引导特征融合（GFF）模块，可准确提取支气管镜术中支气管内腔的结构特征和不同类型的图像伪影特征信息，从而实现良好的内腔定位准确度。

    Apr, 2023

  • 基于数据的深度学习方法的气道分割

    通过数据中心的深度学习技术和集成学习策略，我们的方法在空气道分割任务中表现出色，突显了空气道树异常、诊断和疾病特征化的重要性。

    Jul, 2023