May, 2024

冠状动脉计算机断层扫描造影中针对年龄与其他非影像变量的一种超像素关联研究方法

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TL;DR通过超体素级别的关联研究，本文研究了冠状动脉计算机断层血管造影术的体积和组织密度特征与个体年龄之间的关系，以了解形态和组织密度在不同年龄下的局部变化。该研究采用图像分割、个体间图像配准和鲁棒的超体素相关分析方法，通过统计关联研究分析图像与年龄的关系。性别分层研究显示超体素级别分析能够发现与年龄相关的局部影响，并且在年龄与体积之间有显著的性别差异。
associationsageimaging datasupervoxel-wise studytissue density
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    May, 2022

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    Oct, 2023

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    May, 2023

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    Nov, 2023

  • 协作学习用于高效注释体积 MR 图像分割

    建立了一种深度学习方法，探索了稀疏标注，即每个 3D 训练 MR 图像只有一个 2D 切片进行标注，与 ICT 相比，该方法在分割准确性方面取得了显著提升，对于前列腺分割，平均 B-IoU 增加了 10.0% 以上（提出的方法 B-IoU：70.3% vs. ICT B-IoU：60.3%），对于左心房分割，平均 B-IoU 增加了 6.0% 以上（提出的方法 B-IoU：66.1% vs. ICT B-IoU：60.1%）。

    Dec, 2023

  • 无造影钙化计分 CT 图像中的冠状动脉分割利用深度学习

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    Mar, 2024

  • SAM-VMNet：冠状动脉造影血管分割的深度神经网络

    我们提出了一种新颖的体系结构 SAM-VMNet，它结合了 MedSAM 的强大特征提取能力和 VM-UNet 的线性复杂性视觉状态空间模型的优势，具有更快的推理速度和更强的数据处理能力，实现了 CTA 图像的更高分割准确性和稳定性。

    Jun, 2024