通过提出基于深度学习模型的方法，可以高效且准确地分割 CTA 图像中与周围动脉疾病（PAD）手术相关的下行主动脉至髂分叉和下行主动脉至膝盖部分，为医学专业人员分析血管系统健康提供了有价值的工具。

Nov, 2023

通过提出 Dr-SAM，一个综合性的多阶段框架，用于分割血管、估算血管直径和异常分析的对周围血管的血管造影图像的综合分析，我们希望能够增强诊断精确性，改善血管问题患者的健康结果，并引入一个新的用于周围血管血管造影图像的基准数据集，以推动未来在这个方向的研究。

Apr, 2024

通过 coronary computed tomography angiography (CCTA) 图像，提出了一种注重注意力的特征聚合的三维深度网络 (AGFA-Net)，用于冠状动脉分割，该网络利用注意机制和特征细化模块来捕捉显著特征并提高分割准确性。在包含 1,000 个 CCTA 扫描的数据集上，AGFA-Net 的评估表现出卓越的性能，在 5 折交叉验证中平均 Dice 系数相似度达到 86.74%，Hausdorff 距离为 0.23 毫米。消融研究进一步验证了所提出模块的有效性，凸显了它们对于改进分割准确性的贡献。总体而言，AGFA-Net 提供了一个稳健且可靠的冠状动脉分割解决方案，解决了不同血管尺寸、复杂解剖和低图像对比度带来的挑战。

Jun, 2024

采用两阶段的全卷积网络，在 CTA 扫描中准确自动地分割主动脉血管树，达到加速医学图像分析流程的目的，并在 2023 年 MICCAI 主动脉（SEG.A.）挑战赛中，使用公共数据集评估了该方法，取得了较高的 Dice 相似系数（0.920）、Jaccard 相似系数（0.861）、召回率（0.922）和精确度（0.926）的结果。

May, 2023

提出一个基于几何的级联分割算法用于冠状动脉的连续和准确的三维重建，克服了医疗图像低分辨率和对比度差的局限性，比传统算法提升了分割精度，特别是避免了血管断裂的问题。

May, 2023

通过机器学习解决方案，该研究提出了一种用于冠状动脉造影图像的自动诊断的端到端解决方案，旨在在冠状动脉血管的多血管分割和狭窄病变定位方面进行基准测试。

Oct, 2023

基于部分血管标注提出一种弱监督学习框架，通过学习血管的局部特征、全局结构和特征原型，实现精确的冠状动脉分割，在冠状动脉 CTA 图像上超过了其他方法的表现，并且在血管的主干连续性上达到了与全注释模型相当的性能。

Jul, 2023

DeepVesselNet 是一种适用于血管图像分割的网络结构，主要使用 2D 十字卷积滤波器和合成数据集进行训练，能在降低计算复杂度的同时实现较高准确率。

Mar, 2018

DSA 序列中的脑血管自动分割的研究，通过引入一个专为像素级语义分割设计的公开可访问数据集 DSCA 和一种名为 DSANet 的时空网络方法进行小血管分割，成功改进了诊断脑血管疾病的准确性。

Jun, 2024

本文提出了一种对比变分自编码器，可以过滤掉无关特征并合成一个名为深层血管造影的潜在图像来代表视网膜血管，并且通过简单阈值处理实现了更高的分割性能。这种合成网络的普适性得到了提高，可以在不同的目标领域生成稳定的血管造影，提供了一种良好的可视化方法，是荧光素血管造影的一个无创、安全的替代方法。

Jul, 2023