本研究旨在基于器官特异性形态先验学习的角度来解决全身 CT 扫描中的多器官分割问题，提出了两项互补任务 —— 距离图回归和轮廓图检测 —— 以明确编码每个器官的几何特性，并在公共数据集上评估所提出的解决方案，对比实验结果表明，互补任务学习的加入在 Dice 评分方面达到了显著改进.

Aug, 2019

应用基于转换器的模型进行训练，研究论文中介绍了在计算机断层扫描中腹部多器官分割的重要性以及深度学习方法在此方面的应用。尽管由于器官边界模糊、复杂的背景和不同器官尺度的挑战，单个网络精确分割不同器官仍然具有挑战性。先前的竞赛中基本上所有前五名的方法都使用了基于卷积神经网络的方法，与此相对，本研究中使用基于转换器的模型，并以竞赛中的大量样本为基础，展示了转换器模型在腹部多器官分割中的可行性及结果表现。

Sep, 2023

本研究提出了一种使用预训练扩散模型进行 CT 图像的多器官分割任务的标签高效学习方法，该方法仅需要少量标记数据，在有限标记数据场景下取得了竞争性的分割性能。

Feb, 2024

该研究旨在探讨质量和数量之间的平衡，以创建适用于医学 CT 扫描的多器官分割统一方法，并产生大量精确的虚拟模型。通过使用具有完全标签的 XCAT 数据集，我们比较了两种分割结构，选择了表现更好的 3D-Unet 模型，并使用此模型生成了少量标签来使 CT-ORG 数据集也可用于训练。实验结果表明，应该以质量为重来提高分割模型的性能。

Mar, 2022

通过优化 V-Net 模型的器官分割算法，提高小体积器官的分割精度，特别是眼球晶状体的分割，在医学影像中取得了显著的改进。

Apr, 2024

通过模拟介质的计算，该论文提出一种新的方法，利用 CT 扫描的数据生成物理模拟的超声图像，通过端到端的训练实现超声图像合成和自动分割。方法在主动脉和血管分割任务上有很好的定量结果，并在其他器官上进行了优化图像表示的定性结果评估。

Jul, 2023

使用器官注意力网络，结合反向连接，以 2D 视图特征分割 3D CT 体积中的腹部器官。统计融合不同方向上的 2D 视图，实现准确和鲁棒的分割结果。

Apr, 2018

本文提出了一种用于连续器官和肿瘤分割任务的创新结构，包括一系列轻量级的、类特定的输出头，以及将对比语言 - 图像预训练嵌入到器官特定的头中。实验结果表明该方法在学习过程中提高了基线神经网络对新引入和先前学习类别的分割性能。

Jun, 2023

通过使用自动分割技术并引入一类分类器，该研究提出了一种可以高精度检测肿瘤器官轮廓错误的方法，能够显著降低医生对轮廓划定的负担。

May, 2024

本文旨在通过比较一二阶段使用本地化网络的深度学习方法以及基于全分辨率图像训练的单阶段基线网络的准确性提高，探究使用本地化阶段获得提高的准确性增益，并通过将本地化和器官分割网络结合的两阶段流程，在医学分割十项赛数据集中的脾脏、胰腺和心脏的分割准确性方面得出了显着的提高。

Apr, 2023