Mar, 2024

HemoSet：自动血液止血管理的首个血液分割数据集

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TL;DR在手术中引入自动化是为了在手术中卸载外科医生和助手的心理和体力任务的同时，提高手术的效率和安全性。为了推动手术中血液检测算法的发展，我们提出了 HemoSet，这是第一个基于在实时动物机器人手术过程中出血情况的血液分割数据集。我们对多个最先进的分割模型进行了基准测试，并深入探讨了与血液检测相关的难题。我们希望 HemoSet 能够促进自主血吸工具的发展，为训练和改进血液分割模型提供平台，从而满足此类机器人技术所需的精度要求。
发现论文，激发创造
  • 出血性中风分割和出血体积估计的自动串联模型

    基于 UNet 构建了一个级联的三维模型，从粗到细对 CT 图像中的出血区域进行两阶段分割，并自动计算出出血体积，与传统的 Tada 公式相比，该模型在 341 例出血性中风 CT 扫描中提供了高质量的分割结果（DSC 85.66%）和更好的计算效率（每个样本 6.2 秒）。

    Jan, 2024

  • 基于 Swin Transformers 的全自动流水线用于脑动脉瘤硬膜下出血后头部 CT 扫描的基于深度学习的血液分割

    利用 Swin UNETR 的基于人工智能的完全自动化血液分割工具，该研究开发和验证了针对非对比增强 CT（NCCT）扫描的 SAH 患者的自发性蛛网膜下腔出血（SAH）的准确容积评估方法，其效果鲁棒且具有广泛的临床可采用性。

    Dec, 2023

  • 深度学习在相位对比计算机断层成像中的血管分割及应用

    自动血管分割在生物医学成像中至关重要，但由于血管结构的复杂性、患者间解剖变异、公开数据集的稀缺性和图像质量等原因，精确分割仍然具有困难。本研究通过深入文献研究，探讨机器学习技术在不同器官中的应用，旨在为新型成像模态下的血管分割提供坚实的基础并确定一个稳健的基准模型。研究使用由 Hierarchical Phase Contrast Tomography (HiP CT) 在人体器官图谱项目中成像获得的三个肾脏的双注释器验证的训练数据集，并采用 nnU Net 模型进行实验评估。结果显示，尽管分割性能表现较好（clDice 值在 0.82 到 0.88 之间），但存在一些错误，如由于缺乏静水压力（HiP CT 是一种离体技术）而导致的大血管分割效果较差，以及细小血管连接性减弱和血管边界处更高的分割误差。通过本研究和输出，我们旨在为后续基于不同成像模态的模型评估建立一个基准，特别是使用 HiP CT 成像数据库。

    Nov, 2023

  • 脑部 3D OCTA 图像中基于模拟的血管分割

    使用合成数据来监督分割算法，提出了一种在小鼠脑部 3D OCTA 图像中实现无标记血管分割的方法。

    Mar, 2024

  • BHSD：一个三维多类别脑出血分割数据集

    通过开发脑出血分割数据集（BHSD），本研究提供了一个包含 192 个像素级注释卷和 2200 个切片级注释卷的 3D 多类脑出血数据集，展示了该数据集在监督和半监督脑出血分割任务上的效用，并提供参考基准实验结果供进一步模型开发和评估使用。

    Aug, 2023

  • 软件多平台视网膜血管分割

    使用图像分割技术在视网膜检查图像中自动识别血管，并通过机器学习方法改进算法准确度的跨平台开源软件。

    Aug, 2023

  • SAMIHS：颅内出血分割中的段落任意模型的自适应性

    提出了一种基于 SAM 的参数高效微调方法 SAMIHS，用于颅内出血分割，以提高其在模糊边界和低对比度高度不规则区域中的性能。采用二元交叉熵损失和边界敏感损失的组合损失来增强 SAMIHS 对边界区域的识别能力。实验结果表明了该方法的有效性。

    Nov, 2023

  • 基于深度学习分类 DSA 图像序列实现卒中治疗的临床转化

    本文介绍了一种开源工具，采用机器学习技术实现数字减影血管造影（DSA）血栓检测的自动分类，并在三个临床病例中进行了测试，其模型能够正确分类 M1 分段中的所有大血管闭塞，并可以在 (接近) 实时的情况下被临床工作人员使用。

    May, 2023

  • 非对比头部 CT 上最先进的三维各向异性颅内出血分割：INSTANCE 挑战赛

    该论文介绍了一个名为 INSTANCE 的大型挑战赛，旨在为研究人员提供解决自动颅内出血分割问题和非均异性数据处理问题的基准测试和方法。INSTANCE 提供一套包含 100 个带有真实标签和 30 个没有真实标签的验证数据的训练库，以及用于最终评估的 70 个带有真实标签的测试数据库。13 个团队提交的解决方案中，其中一个方法的 DSC 平均值为 0.6925，相比我们提出的基准方法有了显著提升。

    Jan, 2023

  • 基于便携式设备的眼底视频数据集用于视网膜血管分割

    本文介绍了一种采用手机作为数据采集设备的视觉调节分类视频数据集，通过空间和时间注释，在血管分割领域有着广泛而精确的应用，并希望对眼部疾病的诊断和早期预防有所贡献。

    Jul, 2023