May, 2024

自主学习的文本视觉框架用于自动脑部异常检测

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TL;DR通过利用神经放射学报告中丰富的信息，我们提出了一个自监督的文字 - 视觉框架，通过对脑部 MRI 扫描进行无监督学习，检测临床相关的异常，为自动分类、自动分级等应用提供支持。
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发现论文，激发创造
  • 自监督上下文语言表征用于放射学报告，以提高通信紧急性识别

    本文利用 BERT 模型在无标注大语料库中预训练生成上下文表示，进而构建医学无标注文本的自监督学习模型提高判别医学报告的信息提示等级，并取得了显著性能优于 Word2vec 模型的效果。

    Dec, 2019

  • 使用注意力模型自动标注 MRI 扫描放射学报告（ALARM）

    本文介绍了一种基于 Transformer 网络的医学影像分类方法，通过自动标注专家医学报告中的图像标签，克服了大规模数据集标注的困难，其表现相当于专家放射科医师，高于专业医生，该方法可行性很高，并提供了在线代码以帮助研究人员标记自己的 MRI 数据集以供医学应用。

    Feb, 2020

  • 自监督式脑部 CT 扫描中的异常外检测

    本文提出一种新的自监督学习技术来解决医学影像数据标注不足、数据不平衡等问题，在临床脑 CT 扫描的实验中，该方法取得了很好的效果。

    Nov, 2020

  • 医学视觉语言预训练用于脑部异常

    本研究旨在展示如何从公共资源如 PubMed 中自动收集医学图像与文本对齐数据，构建用于具体医学任务的高性能视觉语言模型，并解决医学领域中子图到子标题的映射问题。

    Apr, 2024

  • ssVERDICT: 自主学习的 VERDICT-MRI 用于提升前列腺肿瘤特征的表征

    利用自我监督深度神经网络（DNN）对前列腺癌（PCa）的 VERDICT 模型进行参数估计，首次实现了复杂的三室分生物物理模型的无监督学习，相比传统方法具有更高的估计准确性、减少的偏差以及更高的癌变组织鉴别置信水平。

    Sep, 2023

  • 脊柱 MRI 的自监督学习

    本论文提出利用临床中的长期扫描数据进行自我监督学习的方法，使用连续的 MRI 扫描数据进行预训练的 Siamese 卷积神经网络，同时使用对比损失和分类损失对其进行训练，并在椎间盘退变的分类任务上证明其优于从头开始训练的网络，并且需要更少的标注数据。

    Aug, 2017

  • 使用受限对抗自编码器在脑 MRI 中无监督检测病变

    本文将基于自动编码器的方法，采用无监督学习的方法，利用健康人的脑 MRI 数据集学习其数据分布，提出了一种简单而有效的约束，希望能够在潜在空间中将带有病灶的图像映射到其对应的健康图像上，该方法在 BRATS 挑战数据集的病灶检测中表现出更好的性能。

    Jun, 2018

  • 利用文本语义改进生物医学视觉 - 语言处理

    本文介绍了一种基于语义模型的对比学习方法，该方法在生物医学领域的文本 - 语言建模中取得了目前最先进的结果，利用该方法可以更好地理解医学图像和报告。

    Apr, 2022

  • 学习视觉语义嵌入用于报道胸部 X 光上的异常发现

    该论文提出了一种基于交叉模态检索的自动医学图像报告生成方法，该方法可以从报告中识别异常发现，并将它们与无监督聚类和最小规则分组，通过使用提出的有条件构建的视觉 - 语义嵌入进行图像和小粒度异常发现对齐，其能够更好地检索异常发现并在临床正确性和文本生成度量方面优于现有的生成模型。

    Oct, 2020

  • 放射学报告生成的自我导向框架

    该研究提出了一种自我指导的框架，它采用无监督和监督深度学习方法，模仿人类学习和写作的过程，成功地提高了医学报告的生成准确性和长度，并获得了比当前最先进方法更好的性能。

    Jun, 2022