Jun, 2024

MAMA-MIA：一项大规模多中心乳腺癌 DCE-MRI 基准数据集及专家分割

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TL;DR为解决乳腺癌磁共振成像（MRI）中缺乏专家标注的挑战，本研究提出了 MAMA-MIA 数据集，包括 1506 个多中心动态增强 MRI 病例的专家标注的原发肿瘤和非团块性增强区域。研究使用深度学习模型自动进行分割，并由专家进行修正，最终得到专家标注，同时提供了 49 个协调的人口统计和临床变量，并提供了使用 DCE-MRI 全图和专家标注进行训练的 nnUNet 架构的预训练权重。该数据集旨在加速深度学习模型的发展和评估，并促进乳腺癌诊断和治疗规划的创新。
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发现论文，激发创造
  • BC-MRI-SEG：乳腺癌 MRI 肿瘤分割基准

    基于公开可用的磁共振成像 (MRI) 数据集，提出了一个基准 (BC-MRI-SEG) 来进行二元乳腺癌肿瘤分割，其中包括四个数据集，其中两个用于监督式训练和评估，两个用于无样本评估，并在基准上比较了最先进的方法，并提供了可用的公共乳腺癌 MRI 数据集的详细列表。

    Apr, 2024

  • 突破癌症视界：使用深度学习进行多机构验证的乳腺 MRI 对象定位和 3D 语义分割

    通过利用组织间的相互作用，我们提出了一种方法，通过标准护理的动态增强磁共振成像，准确地分割乳房中的所有主要组织类型，包括：胸壁、皮肤、脂肪组织、纤维腺组织、血管和肿瘤；我们的方法在肿瘤分割上取得了卓越的 Dice 指数，同时在其他研究的组织上保持了竞争性能；通过集成多个相关的肿瘤周围组织，我们的工作可以在乳腺癌分期、预后和手术规划等临床应用中发挥作用。

    Nov, 2023

  • 有限标注数据下乳腺 X 光大片肿块分割的半监督和弱监督学习

    我们提出了一种半监督和弱监督学习框架，利用有限的强标注样本和充足的弱标注样本进行乳房肿块分割，以提高诊断乳腺癌的准确性。该框架包括一个辅助分支用于排除无关区域，一个分割分支进行最终预测，以及一个空间引导模块用于整合两个分支的互补信息。通过将编码的模糊特征分离为与病变相关的和其他的特征来改善性能，在 CBIS-DDSM 和 INbreast 数据集上的实验证明了我们方法的有效性。

    Mar, 2024

  • ME-Net：用于脑肿瘤分割的多编码器网络框架

    该研究提出了一种用于进行脑肿瘤分割的多编码器模型及介绍了一种新的分类 Dice 损失函数，该方法可以降低特征提取难度，并显著提高模型性能，在验证集上能够与目前最先进的方法相媲美，在完整肿瘤，肿瘤核和增强肿瘤方面的 Dice 分数分别为 0.70249，0.88267 和 0.73864。

    Mar, 2022

  • 利用人工智能预测乳腺癌的个体风险调整 MRI 筛查和早期检测

    通过当前的 MRI 进行预测，以减轻筛查负担和促进早期发现，该研究旨在预测在一年内发展乳腺癌的风险。

    Nov, 2023

  • 基于集成方法的成年脑肿瘤自动分割：利用 BraTS AFRICA 挑战数据的新方法

    应用深度学习于亚撒哈拉地区患者的多模态磁共振成像数据，以提高脑肿瘤分割的精确度，研究表明集成方法可以优于单一模型，在评估指标上展现出 0.82、0.82 和 0.87 的 Dice 评分，为精确分割脑肿瘤奠定了基础，并为未来的研究和性能评估提供了参考。

    Aug, 2023

  • 基于深度学习技术的 MRI 图像脑肿瘤分割

    本研究旨在使用神经网络模型对 MRI 数据集中三种不同类型的脑肿瘤（脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤）进行自动分割及识别，实验结果表明，采用了循环残差 U-Net 模型能达到平均交并比 0.8665，相比其它深度学习模型具有明显的优势。

    Apr, 2023

  • 使用视觉 Transformer 集成的脑胶质母细胞瘤肿瘤分割

    针对脑癌中最具侵略性和最致命的类型之一，我们提出了一种新的方法，BRAINNET，利用 MaskFormer 和神经网络生成强大的脑肿瘤分割掩膜，该方法在 MRI 图像中获得了前所未有的高准确率。

    Nov, 2023

  • 深度学习在计算机断层摄影和磁共振成像分割中的自动化应用：初学者指南

    本教程论文旨在从基础概念、深度学习算法、工具和框架，方法开发和图像分析等方面，为医学影像处理与分析领域的新手提供基础概述，并使用公共数据提供样例任务，并针对方法开发和图像分析提供了最佳实践建议，旨在助力研究者克服初学阶段的挑战。

    Apr, 2023

  • 3D 多模 MRI 扫描中脑肿瘤的综合分割

    通过使用卷积神经网络和生成式对抗网络，研究人员成功地应用高对比度图像来增加自动分割 MRI 脑肿瘤的准确性，预测病人生存时间。

    Sep, 2019