May, 2024

基于分类的自适应分割流水线：多囊肝和结直肠癌 CT 图像转移的可行性研究

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TL;DR通过使用深度学习分类器将图像自动分类并将其路由到适当的分割模型，本研究旨在探索构建一个工作流的可行性，以高效地处理不同病理图像。我们希望通过我们的工作流能够准确地分割具有不同病理学的图像。我们的自适应分割工作流在总肝脏分割任务上与通用单一分割模型相比取得了显著的统计改进（非参数 Wilcoxon 符号秩检验，n=100，p 值 <<0.001）。这种方法适用于广泛的情景，并在分割流水线的临床实施中应该是有用的。
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发现论文，激发创造
  • 一个完全自动化的肝脏病变和病理淋巴结的检测和分割流水线

    本文提出了一种利用机器学习技术进行肝脏和淋巴结中癌变病灶精确鲁棒检测和分割的全自动方法，验证表明此方法对高度多样化的病灶具有较好的鲁棒性。

    Mar, 2017

  • 肝部 CT 扫描中超高性能病变检测和虚假阳性去除的级联方法

    开发了一个二阶段的肝癌检测管道，其中高灵敏度探测算法在第一阶段发现尽可能多的病变提议，而第二阶段的病变重新分类算法则尽可能删除尽可能多的虚警。

    Jun, 2023

  • 临床记录中的转移瘤检测的参数高效方法

    此研究的目标是通过三种方法自动检测自由样式计算机断层扫描（CT）放射学报告中的转移性肝病，我们的研究表明，使用泛化语言模型、半监督学习和多任务转移学习方法可以提高模型的性能。

    Oct, 2023

  • 利用肝脏 CT 扫描在结直肠癌基因突变分类中的应用

    该研究使用人工智能分析计算机断层扫描（CT 扫描）图像，并提出了一种基于深度学习的方法，以准确识别结直肠癌患者肝脏远处转移所涉及的突变和基因组突变诊断，其 F1 评分为 0.73。

    Jan, 2024

  • 使用级联完全卷积神经网络自动分割 CT 和 MRI 体积中的肝脏和肿瘤

    该论文利用级联全卷积神经网络自动进行肝脏和肝脏病变的分段，以实现高质量的医学影像分析和临床诊断。论文结果表明，其分割结果和计算时间均较为准确和快速。

    Feb, 2017

  • 多阶段多目标 CT 扫描中的肝脏病变分割和检测

    通过在多个阶段运用神经网络进行多相计算机断层扫描，结合分割模型和单相训练，我们的方法在肝脏病变分割性能上取得了 1.6% 的改进，并降低了 8% 的主体间性能差异。

    Apr, 2024

  • CT 影像中基于像素 - 病灶 - 患者网络的肝肿瘤筛查和诊断

    提出了一种名为 Pixel-Lesion-pAtient Network (PLAN) 的新型框架来解决肝脏肿瘤的筛查、分割和分类问题，同时利用大规模多相数据集进行测试，结果表明其优于常见的卷积神经网络和 transformers，并接近于资深人类放射科医生的表现。

    Jul, 2023

  • 基于图像增强方法的肿瘤分割研究

    通过图像增强和深度学习技术，对肝脏分割进行精确处理，以提高肝癌识别准确性和召回率。

    Jun, 2024

  • 基于联合肝分割的肝脏病变分割

    提出了一种用于计算机断层扫描（CT）图像中肝脏和肝脏病变联合分割的模型，该模型利用两个全卷积网络并置并端对端联合训练；在 2017 年 MICCAI 肝肿瘤分割挑战赛中，我们的方法在多种评估指标上达到了竞争性的肝脏和肝脏病变检测与分割分数，不同于其他表现优秀的方法，我们的模型不需要使用外部数据，并提出了一个简单的单阶段模型进行端到端的训练。然而，我们的方法几乎达到了顶尖的病变分割性能，并在保持高召回率的情况下实现了第二高的病变检测精度。

    Jul, 2017

  • 基于级联全卷积神经网络和三维条件随机场的 CT 肝脏和病变自动分割

    本文介绍了使用级联的全卷积神经网络和密集的 3D 条件随机场来自动分割 CT 腹部图像中的肝脏和病变的方法，实现了对肝脏和病变的语义分割，其 Dice 分数超过 94％，每个体积计算时间低于 100 秒。

    Oct, 2016