May, 2024

引导式条件扩散分类器（ConDiff）用于增强糖尿病足溃疡感染预测

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TL;DR使用 Guided Conditional Diffusion Classifier（ConDiff）来检测糖尿病足溃疡（DFUs）中的感染性伤口，预防严重并发症和截肢。
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发现论文，激发创造
  • 通过扩散模型合成糖尿病足溃疡图像

    研究利用扩散模型合成糖尿病足溃疡图像，通过专业临床医生评估验证其真实性，并探讨评估指标与医生评估的一致性，结果表明扩散模型成功地合成了难以区分的糖尿病足溃疡图像，并强调了其在医学培训和伤口检测与分类研究中的潜力。

    Oct, 2023

  • 利用维恩图的多标签分类解释糖尿病足溃疡及其色彩与清晰度增强

    本文提出了一种基于 CNN 的多分类方法的 Venn Diagram 解释方法，利用不同的图像增强策略来改善多类 DFU 分类。作者将四个类别缩减为两个类别，从而更好地诠释所有四个类别。评价结果表明，该方法比现有方法表现更好，可用于更健壮的远程 DFU 创口分类。

    May, 2023

  • 用于糖尿病足溃疡分割的全卷积网络

    通过使用两阶段迁移学习来训练全卷积网络，我们可以自动地分割 DFU 图像中的溃疡和周围皮肤区域，这为临床医生提供了一种成本更低且精度更高的 DFU 治疗方法。

    Aug, 2017

  • 糖尿病足溃疡检测中的深度学习：一项全面评估

    本文总结了 DFUC2020 举办的比赛结果，比较了各获胜团队所提出的基于深度学习的算法，主要采用 Faster R-CNN 算法实现对糖尿病足溃疡的识别和检测。

    Oct, 2020

  • 利用深度学习进行糖尿病足溃疡图像的伤口组织分割：一项初步研究

    为了解决糖尿病足溃疡（DFU）图像中组织分割的挑战，作者创建了一个名为 DFUTissue 的数据集，其中包含由伤口专家标记的 110 张图像和 600 张未标记的图像。作者提出了一个混合模型，采用了深度学习方法，并结合了半监督学习的方法进行 DFU 伤口组织的分割。通过与现有方法的比较评估，该模型在 DFU 伤口区域的二值分割中取得了 92.99% 的 Dice 相似系数。

    Jun, 2024

  • 量化图像相似度对糖尿病足溃疡分类的影响

    本项研究使用开源模糊算法来识别组中的日益相似的图像，发现高度相似的图像可能会在糖尿病足溃疡挑战 2021 数据集中引入偏差并影响分类性能，通过将 80％相似度阈值图像从训练集中删除，可提高 InceptionResNetV2 网络分类器的 F1 得分、精度和召回率。

    Apr, 2023

  • 关于引导式扩散模型的精馏

    本文介绍了一种将分类器自由引导扩散模型蒸馏为更快采样的方法，以减少推理时间，并取得了与原始模型相当的图像有效性。

    Oct, 2022

  • 适用于糖尿病足溃疡检测的领域特定深度学习特征提取器

    自主监测和评估糖尿病足溃疡（DFU）是卫生保健中一个亟需关注的领域，本研究评估并确定用于开发深度学习伤口检测网络的最准确的特征提取器，并发现 UNet 和 Efficientnetb3 结合的特征提取器在 14 个网络中表现最佳，可作为糖尿病足溃疡领域特定自主伤口检测流程的分类器。

    Nov, 2023

  • 分类器引导扩散生成的设计空间阐明

    通过使用现成的预训练分类器在无需额外计算成本的情况下，提出了预处理技术来引导扩散生成，旨在实现比现有方案更显著的性能改进，尤其是在图像生成任务中。

    Oct, 2023

  • 弱监督医学图像分割的条件扩散模型

    本研究利用条件性传播模型中的类别信息来获取仅基于图像级注释的目标对象预测掩码，并且超越了先前的方法在两个公共医学图像分割数据集上的表现。

    Jun, 2023