May, 2024

基于注意力机制的头颈部临床图像预癌病变鉴定管道

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TL;DR癌症的早期检测可以通过早期干预来改善患者的预后。我们提出了一种基于注意力机制的流水线，可以识别疑似病变、对其进行分割，并对其进行非异型、异型和癌性病变的分类。我们提出了一种基于视觉变换器的掩码 R-CNN 网络用于临床图像的病变检测和分割，以及基于多实例学习的分类方案。目前的结果显示，分割模型可以在未见的外部测试数据上产生具有高达 82% 重叠准确度的分割掩码和边界框，并超过了经过验证的分割基准。在内部队列测试集上，分类 F1 得分达到 85%。我们开发了一款应用程序，可以通过智能设备进行病变分割。未来的工作将利用内窥镜视频数据进行精确的早期检测和预后评估。
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发现论文，激发创造
  • 皮肤病变定位和分割的检测器 - 分割师网络

    该研究提出了一种简单而新颖的基于卷积神经网络（CNN）的 “网络中的网络” 方法，用于分割皮肤病变。作者使用了一种名为 Faster RCNN 的方法进行预处理，配合 UNet 和 Hourglass 网络实现皮肤病变的分割。在 ISIC 2018 数据集上，该方法的 Dice 相似度系数达到 0.915，准确率达到 0.959，在 ISBI 2017 数据集上，Dice 相似度系数达到 0.947，准确率达到 0.971。

    May, 2020

  • 基于注意力机制的轻量级模型用于色素性皮损检测

    该研究提出了一种轻量级的皮肤病变检测流程，应对类别分布不平衡和一些病变的微妙或非典型表现的挑战。该流程基于一种轻量级模型，利用幽灵特征和 DFC 注意力机制减少计算复杂性同时保持高性能。通过合成少数类过采样技术和各种图像增强技术来解决数据集中的类别不平衡问题。模型还采用基于知识的损失加权技术，在类别级别和实例级别对损失函数赋予不同的权重，以帮助模型关注少数类别和具有挑战性的样本。该模型在检测和分类不同的皮肤病变方面取得了 92.4% 的准确率，84.2% 的精确度，86.9% 的召回率和 85.4% 的 F1 得分，尤其在识别良性角化病样病变（BKL）和痣（NV）方面表现出色。尽管具有卓越的性能，但该模型的计算成本远低于一些准确度较低的模型，使其成为实际应用中准确度和效率都至关重要的最佳解决方案。

    Aug, 2023

  • 卷积神经网络用于人脸皮肤病变检测

    该研究提出了一种通过卷积神经网络和机器学习方法，在面部图像中侦测瑕疵和皮肤损伤的模型，该方法具有简单的架构、快速和适用于图像处理，并避免了传统方法的复杂性。

    Feb, 2024

  • 基于视觉变换器的皮肤癌分割与分类，用于皮肤镜非侵入式数字系统的自动分析

    这篇研究论文介绍了一种开创性的方法来进行皮肤癌分类，采用了视觉转换器作为深度学习架构，在精细标注的皮肤病变图像数据集上进行预处理和训练，通过自注意机制捕捉复杂的空间依赖关系，取得优于传统深度学习架构的卓越性能，特别是 Google 基于 ViT patch-32 变体，达到 96.15% 的准确率，为皮肤科医生在皮肤癌诊断中提供了潜力巨大的有效工具。

    Jan, 2024

  • 面部和颈部癌症患者的肿瘤图学习进行生存预测

    通过 U 型卷积神经网络进行头颈部区域分割，结合支持向量机分类器实现肿瘤的语义分割，采用 Weibull 加速失效时间模型和深度学习等方法进行存活预后预测，在图像块处理方面探索性地进行图形卷积，从而实现对头颈癌进行自动分割和预后预测，测试数据获得了 0.64 的协调指数，在 HECKTOR 2022 挑战排行榜中排名第六。

    Apr, 2023

  • 多任务可解释性皮肤病变分类

    通过使用多任务少样本学习方法，我们提出了一种适应少量标记数据的多任务少样本学习方法，结合分割网络和分类网络，以实现对皮肤病变的自动分类和检测，提高皮肤癌的早期检测率。

    Oct, 2023

  • 皮肤病损检测和分割的多任务框架

    使用 Faster-RCNN 和 SkinNet 的多任务卷积神经网络（CNN）的联合检测和分割框架，对皮肤病变进行准确和自动地划分，并且在 ISBI 2017 数据集上得到了 Dice 系数大于 0.93、Jaccard 系数大于 0.88、准确率大于 0.96 和敏感度大于 0.95 的良好表现。

    Aug, 2018

  • 多尺度注意力多实例学习用于多千兆像素组织学图像分类

    本文提出了一个深度学习管道，以多个实例学习和注意力机制对组织检查图像进行分类，并成功实现了对鼻咽癌的 LMP1 状态预测。通过可视化注意力分数，该方法还允许对模型的解释性进行检查。

    Sep, 2022

  • 基于 CNN 的皮肤病变分类及基于图块的注意力和诊断引导的损失加权

    本研究提出了一种新的基于补丁注意力机制的体系结构，可以为高分辨率图像提供全局上下文，在皮肤病变分类中优于其他基于补丁的方法，并提出了一种诊断引导的损失加权方法以应对类别不平衡问题。

    May, 2019

  • 卷积神经网络用于皮肤病变诊断

    通过人工智能和图像分类技术，将肿瘤性皮肤病变进行分类识别为恶性或良性，以实现早期有效诊断。

    May, 2023