Mar, 2024

基于区域的 U-net 用于加速训练和提高深度脑部分割的精度

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TL;DR基于深度学习的分割方法可在较短的时间内高效准确地将大脑结构从 MRI 图像中分割出来，该方法以多区域 U-Net 为基础，将大脑分为三个感兴趣的区域，并通过并行运行三个区域 U-Net 将这些更大的结构进一步细分为各自的四个子结构。与一次性分割整个 MRI 图像相比，该方法不仅大大减少了训练和处理时间，而且显著提高了分割的准确性。本方法在平均 Dice 相似系数 (DSC) 为 0.901、95% 豪斯多夫距离 (HD95) 为 1.155 毫米的情况下取得了卓越的准确性，并与最先进的分割方法进行了比较，展示了所提出方法的高准确性和鲁棒性。
发现论文，激发创造
  • 应用深度神经网络进行解剖学脑分割

    采用深度人工神经网络，通过不同尺度的输入信息实现对人类脑磁共振成像的自动分割，无需非线性图像配准，对于全脑的解剖分割具有较好效果，为该领域提供了新的技术路线。

    Feb, 2015

  • 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

  • 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

  • 基于模板训练和视觉感知增强的脑 MRI 分割

    通过模板训练方法，使用一种人口平均脑 MRI 模板和相关分割标签，从头开始训练 3D U-Net 模型，在视觉感知增强和减轻过拟合的基础上，实现对鼠、大鼠、印度狨猴、恒河猴和人类脑 MRI 进行头骨去除、脑分割和组织概率映射等分割任务的训练，有效解决数据有限的问题，扩展深度学习在图像分析中的应用，为研究人员提供了仅需一张图像样本即可训练深度神经网络的统一解决方案。

    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

  • 使用基于 3D 注意力机制的 U-Net 进行多类 MRI 脑肿瘤分割

    本文提出了一种基于 3D 注意力的 U-Net 架构，用于使用由三个非本地 MRI 卷积组合而成的单一堆叠的多模态体积进行大脑肿瘤的多区域分割。该方法通过在 U-Net 的解码器端添加注意机制来提高分割精度，从而减少了对健康组织的侧重和突出了恶性组织，提高了泛化能力并减少了计算资源。该方法在 BraTS 2021 任务 1 数据集上进行训练和评估，证明其在精度上优于其他方法。实验结果表明，该方法潜在地提高了使用多模态 MRI 数据进行大脑肿瘤分割的能力，有望为更好地理解和诊断脑部疾病做出贡献。这项工作强调了在大脑肿瘤分割中结合多种成像模式和引入注意机制以提高精度的重要性。

    May, 2023

  • 基于深度神经网络的多发性硬化症病变和神经解剖分割

    本文探讨基于卷积神经网络（CNN）的分割解决方案，以提供多模式磁共振成像的快速，可靠的病变和灰质结构分割，重点研究了基于 2016 MSSEG 训练数据集上的两个完全卷积 CNN 架构的性能，并比较了其他方法的性能表现。

    Jan, 2019

  • 混合多头关注式三维 Unet 用于脑肿瘤分割

    提出了一种新颖的混合多头注意力 U-Net 架构，用于准确的脑肿瘤分割，并捕捉复杂的空间关系和微妙的肿瘤边界。与 SegNet、FCN-8s 和 Dense121 U-Net 架构相比，该模型在评估性能指标方面表现出色。

    May, 2024

  • 训练和比较 nnU-Net 和 DeepMedic 方法用于儿童脑肿瘤自动分割

    通过多机构儿童专用多参 MRI 扫描数据训练，我们比较了两种基于深度学习的三维分割模型，即 DeepMedic 和 nnU-Net，在脑肿瘤分割方面的性能，结果显示儿童专用数据训练的 nnU-Net 模型在整个肿瘤及亚区域分割方面优于 DeepMedic。

    Jan, 2024

  • 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