Mar, 2024

FetalDiffusion：具有条件扩散模型的可控姿态 3D 胎儿核磁共振成像合成

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TL;DR该研究提出了一种使用条件扩散模型生成可控姿态的三维合成胎儿磁共振成像方法，并采用辅助姿态级损失来增强模型性能。实验证明，该方法生成的高质量合成胎儿磁共振成像能够准确识别胎儿姿态，并与真实胎儿磁共振成像比较具有竞争优势。此外，通过集成合成胎儿磁共振成像，可以提高胎儿姿态估计模型的性能，尤其适用于数据有限的情况下，相对于真实扫描数据，能够提高 15.4％的 PCK 值和减少 50.2％的平均误差。该方法有望更有效地解决胎儿运动问题，从而提高实时追踪模型的性能。
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发现论文，激发创造
  • FetusMapV2：增强型 3D 超声胎儿姿势估计

    本研究提出了一种名为 FetusMapV2 的新型三维胎儿姿势估计框架，通过探索互补网络结构、限制 GPU 内存等方法来克服三维胎儿姿势估计的挑战，设计了一种新的损失函数来解决对称和相似解剖结构造成的混淆问题，并提出基于形状先验的自监督学习以在线优化姿势。在大规模胎儿超声数据集上进行的大量实验证明，我们的方法优于其他竞争对手。

    Oct, 2023

  • 基于辐射扩散生成模型的自监督胎儿 MRI 三维重建

    提出了一种基于 Radiation Diffusion Generation Model (RDGM) 的新型胎儿脑 MRI 高质量体重建方法，该方法利用 Neural Radiation Field (NeRF) 和超分辨率生成的扩散模型，使用预训练的 transformer 模型进行切片配准，进一步增强了体积的全局一致性和区分能力，实验结果表明该方法在真实世界胎儿脑 MRI 堆栈上表现出最先进的性能。

    Oct, 2023

  • DiffPose: 3D 姿态估计更可靠的方法

    提出一种新颖的姿态估计框架 (DiffPose)，基于扩散模型将 3D 姿态估计描述为一个逆扩散过程，并引入了姿态特定初始化、基于高斯混合模型的前向扩散过程和上下文条件的逆扩散过程等新设计来促进扩散过程，相比现有方法在 Human3.6M 和 MPI-INF-3DHP 等广泛使用的姿态估计基准测试中显著提升。

    Nov, 2022

  • 自监督超声到 MRI 胎儿脑部图像合成

    本文提出了一种基于超声图像合成类似磁共振图像的方法，该方法自监督、端到端可训练，并利用交叉模式关注和对抗性学习等技术，成功生成了逼真的胎儿 MRI 图像。

    Aug, 2020

  • 利用合成数据改进胎儿 MRI 中的跨领域脑组织分割

    FetalSynthSeg 是一种基于 SynthSeg 的领域随机化方法，用于通过磁共振成像（MRI）对胎儿脑进行分割，研究结果表明，在跨领域数据验证中，仅使用合成数据训练的模型表现优于仅使用真实数据训练的模型，并且在不同磁场强度和超分辨率算法下具有鲁棒性。

    Mar, 2024

  • 胎儿脑部动态矫正的文献综述

    该论文提供了对 MRI 中胎儿运动校正的最新进展的全面回顾，涵盖了各种解决这些挑战的现代方法和技术进步，包括传统的 3D 胎儿 MRI 校正方法（如切片到体积注册），基于深度学习的技术（如卷积神经网络，长短期记忆网络，变形器，生成对抗网络）和最新的扩散模型。通过这次文献综述得出的见解反映出对胎儿 MRI 研究中技术细节和实际影响的深入了解，为该领域的潜在解决方案和未来改进提供了合理的观点。

    Jan, 2024

  • 实现逼真的超声胎儿脑成像合成

    本文利用 GAN 技术生成 256x256 胎儿超声横颞脑平面图像，结果表明 GAN 技术可以生成逼真的高分辨率超声图像，为将来合成其他胎儿脑平面、解剖结构和设备的工作奠定了基础。

    Apr, 2023

  • 功能成像约束下的脑 PET 合成与结构 MRI

    通过提出一种功能成像受限扩散（FICD）框架，该框架利用配对结构 MRI 对三维脑 PET 图像进行合成，引入了一种新的约束扩散模型（CDM），并通过稳定的训练阶段在高输出保真度的同时确保大脑功能信息的保留。定量和定性分析表明，FICD 在生成 FDG-PET 数据方面的性能优于现有的方法，并通过三个下游任务在共计 1,262 个受试者的数据上验证了所提出的 FICD 的有效性和通用性。

    May, 2024

  • 基于多条件潜在扩散模型的对比动力学学习

    通过多条件潜在扩散模型实现了动态对比增强磁共振成像的时间序列图像合成，提出了基于 Frechet 放射学距离的医学图像质量评估方法，并展示了深度学习在对比动力学模拟中的潜力。

    Mar, 2024

  • 利用潜在扩散模型进行跨模态 3D 脑 MRI 合成

    基于扩散的框架 Make-A-Volume 用于体积式医学数据的交叉模态三维图像合成，通过利用 2D 骨干和插入一系列体积层，成功地解决了体积不一致和计算效率问题，实现了具有一致性的优质合成结果。

    Jul, 2023