Mar, 2024

推进皮肤诊断：开发一种高光谱皮肤镜的增强皮肤成像技术

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TL;DR该论文介绍了一种先进的高光谱皮肤镜（Hyterscope），旨在为人类皮肤分析提供高精准度和创新性的诊断和治疗。我们详细介绍了这种设备的要求和设计考虑因素，从光学配置到传感器选择，以捕捉宽频谱范围和高保真度。对 15 名个体和 160 个记录的皮肤图像的初步结果表明 Hyterscope 在识别和表征各种皮肤病变方面具有潜力，为非侵入性皮肤评估和皮肤高光谱成像领域的未来研究提供了一个有前景的途径。
发现论文，激发创造
  • 脑癌检测的体内高光谱人脑影像数据库

    该研究论文介绍了在欧洲项目 HELIcoiD（高光谱成像癌症检测）的框架内开发了第一个活体人类脑组织高光谱数据库的方法，该数据库中包含了用于在神经外科手术期间实时描绘脑肿瘤的高光谱图像和超过 300,000 个光谱标记。

    Feb, 2024

  • 高光谱临床应用的空间光谱分类器的并行实现评估

    本文通过比较五种不同高性能计算平台在处理空间 - 光谱方法分类高光谱图像时所提供的性能，评估其主要优势和缺点，研究了两种不同性能需求的医学应用：神经外科手术中的高光谱图像和皮肤病学介入中的高光谱图像，其中包括处理时间和能源效率两个主要考虑因素。

    Mar, 2024

  • 面部皮损分析以助于黑色素瘤检测： 由国际皮肤成像合作组织（ ISIC ）主办的 2016 年国际生物医学成像研讨会上的挑战

    本文章介绍了一项公共皮肤科图像分析挑战赛的设计与实现，其目的是支持自动诊断致命皮肤癌症麻风疹的算法的研究与开发。通过划分子挑战来分别完成图像分析任务，包括皮损分割、皮损内皮肤镜特征检测和黑色素瘤分类。最终统计共有 79 组参赛选手，38 名参赛者，是迄今为止在皮损镜下诊断黑色素瘤的最大标准化和比较研究之一。

    May, 2016

  • 融合散射变换特征的皮肤高光谱重建

    使用散射变换特征的模型来从匹配的 RGB 图像和红外波段中提取皮肤高光谱成像（HSI），减少匹配的复杂性并改善学习过程。

    Apr, 2024

  • 多光谱立体影像融合用于 3D 高光谱场景重建

    通过将两个校准的多光谱实时摄像机结合成一个立体系统，我们提出了一种新方法来连续捕捉高光谱数据立方体，实现三维重建和光谱分析，以提高空间分辨率和光谱分辨率的视频流，旨在用于手术辅助监控。

    Dec, 2023

  • 手术过程中基于高光谱图像的脑癌检测的时空谱分类

    开发了一种考虑到高光谱图像的空间和光谱特征的新型分类方法，帮助神经外科医生在手术过程中准确确定肿瘤边界，避免过度切除正常组织或意外剩余肿瘤，初步结果有望获得肿瘤区域的准确划分。

    Feb, 2024

  • 基于照明的变换改进皮肤镜图像中的皮损分割

    本文提出了基于深度学习和皮肤照明成像物理的深度语义分割框架，该方法结合了 RGB 图像和从不同光谱颜色的照明不变的灰度图像、阴影衰减图像等不同信息，应用于三个数据集并取得了 12.02%、4.30% 和 8.86% 的平均 Jaccard Index 提升。

    Mar, 2020

  • 利用近红外光谱数据基于机器学习算法在体内诊断皮肤癌

    皮肤病变、近红外光谱、机器学习算法、分类和自动辅助诊断是本研究的关键词，旨在利用近红外光谱数据对皮肤病变进行自动分类的机器学习算法进行研究及分析。

    Jan, 2024

  • SpectralZoom: 自适应高光谱相机的高效分割

    提出一种通过新颖的相机设计和基于 ViT 的算法来减轻高光谱分割的数据占用和计算负担的方法。相机能够自适应地在不同分辨率下采样图像区域或补丁，而不是以高分辨率捕获整个高光谱立方体。分割算法与相机协同工作，仅将基于 ViT 的分割应用于自适应选择的补丁。通过模拟和实际硬件平台展示了精确的分割结果和减少的计算负担。

    Jun, 2024

  • 皮肤病诊断的 AI 模型改进：克服关键挑战提升皮肤病变诊断能力

    通过图像分析开发深度学习模型诊断皮肤病变的激增值得注意，然而它们在临床黑脸挑战方面存在限制：限定的诊断输出数量、对罕见皮肤病变缺乏实际世界测试、无法检测越界图像以及过度依赖显微镜图像。为了解决这些问题，我们提出了一种全能的 HOT 模型（Hierarchical-Out of Distribution-Clinical Triage），对于临床图像，我们的模型生成三个输出：层次预测、越界图像警报以及在临床图像不足以进行诊断时对显微镜图像的推荐。当进行推荐时，它将同时整合临床和显微镜图像以进行最终诊断。针对代表性的皮肤病变数据集进行的大量实验证明了我们框架内每个组件的有效性和协同作用。我们多功能的模型为病变诊断提供有价值的决策支持，并为医学 AI 应用设定了一个有前景的先例。

    Nov, 2023