Apr, 2024

CT 扫描中的多视角 X 射线图像合成与多域解缠

PDF
TL;DR通过引入内容和风格的解耦技术以及姿态注意力模块，利用 CT2X-GAN 方法，该研究提出了一种学习式的端到端合成 X 射线图像的方法，从而改善合成质量并使其更接近真实的 X 射线图像。
x-ray imagesct2x-ganimage synthesiscontent and style disentanglementpose attention module
发现论文，激发创造
  • 针对无监督域自适应的任务驱动生成建模：应用于 X 射线图像分割

    本文提出了一种通过学习自动解析 3D CT 扫描并将其应用于 X 光图像中的新模型框架 DI2I 和 TD-GAN，该框架在未见过的真实 X 光图像上实现了同时样式转换和解析的效果，且不需要 Topogram 标签即可实现 85% 的平均 Dice 精度，与有监督训练的 88% 相当。

    Jun, 2018

  • XraySyn：基于 CT 先验的单张 X 光逼真视图合成

    该文介绍了一种基于 CT 投影算法的 X 光图像合成方法，可以在无须地面真值骨标记的情况下从真实的放射性照片中综合出新的视图。

    Dec, 2020

  • X2CT-GAN: 用生成对抗网络从二平面 X 光线重建 CT

    使用生成对抗网络（GAN）框架从两个正交 X 射线重构 CT。所提出的特殊设计的生成器网络通过提供从 2D 到 3D 的数据维度增加，从而提高了医学成像技术。该方法不需要完整的旋转扫描并可以在低成本的 X 射线机上实现。在公开的胸部 CT 数据集上进行了广泛的实验评估，并获得较好的成果。

    May, 2019

  • SdCT-GAN：使用自主驱动生成对抗网络由双平面 X 射线重建 CT

    本文提出了一种新的自主驱动生成对抗网络模型（SdCT-GAN），通过引入鉴别器中的新型自动编码器结构，以及结合来自 2D X 射线图像的边缘信息的 Sobel 梯度引导器（SGG）思想，能够更好地保留细节并使用 LPIPS 评估度量量化评估重构图像的轮廓和纹理，实验证明了该模型相对于主流最先进基准模型的优势。

    Sep, 2023

  • 自监督医疗 CT 合成的逐步跨视图相互蒸馏

    本文提出了一种基于自监督学习的医疗切片合成方法，通过不同视角下的学习和交互相互指导，从而实现在不需要中间切片的情况下增加切片间分辨率，经过大量量化和定性实验验证的结果表明，所提方法明显优于同类算法。

    Dec, 2021

  • 使用逐渐增长的 GAN 生成的合成胸部 X 射线的临床逼真度评估

    提出了一种利用 GAN 进行胸部 X 光图像合成的方法，使用 Frechet Inception 距离量化合成图像的质量，并邀请放射学专家评估其临床真实性和多样性。

    Oct, 2020

  • 基于循环和形状一致性生成对抗网络的多模态医学体积转换和分割

    本研究提出了一种通用的交叉模态医学图像合成方法，通过端到端的三维卷积神经网络实现具有真实感的立体图像合成和分割任务，以便作为补充训练样本，进一步提高分类器的泛化能力，生成放射疗法计划所需的 X-ray 衰减图等。对 4,496 个 CT 和磁共振成像 (MRI) 心血管体积的广泛实验表明，两个任务相互促进，耦合这两个任务比单独解决它们更有利。

    Feb, 2018

  • 使用非配对数据进行深度 MR 到 CT 的合成

    本文提出了一种使用生成对抗网络（GAN）实现未配对 MR 和 CT 图像的合成的方法，可以利用其进行放射治疗等方面的治疗规划。经过定量评估，该模型能够合成接近参考 CT 图像的 CT 图像，并且能够超过使用配对 MR 和 CT 图像训练的 GAN 模型。

    Aug, 2017

  • 多帧跨域图像去噪在低剂量计算机断层扫描中的应用

    该研究提出了一种使用多层螺旋 CT 扫描仪的两阶段方法，以更好地利用完整的重建管道进行 LDCT 去噪，在不同领域中实现更精确的低剂量成像。

    Apr, 2023

  • 具有上下文感知的生成对抗网络医学图像合成

    本文提出了一种数据驱动的全卷积神经网络，利用对抗训练和图像梯度差异损失函数来更好地建模 MRI 到 CT 的非线性关系，进而生成与之对应的 CT 图像，实验证明其准确性和稳健性，并且表现优于已有的三种方法。

    Dec, 2016