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SAM3D：零射击半自动三维医学图像分割
SAM3D 是一种新的半自动零射击 3D 图像分割方法，通过现有的任意分割模型，利用四步策略实现在 3D 图像中快速且准确的分割，可以帮助手术规划和教育、诊断成像以及科学研究。
PDF2 months ago
利用机器学习和三维神经影像预测听力损失：降维和回归技术的比较分析
通过机器学习方法，本研究探索了预测大脑灰质三维图像中听力损失阈值的方法。我们采用了两个阶段的解决方案，第一阶段使用 3D CNN 模型将高维输入转换为潜空间，并将其解码为原始图像以表示富特征空间的输入。在第二阶段，我们利用该模型将输入转换为
PDF2 months ago
M3D：利用多模态大型语言模型推进 3D 医学图像分析
该研究论文通过大规模的三维多模态医学数据集 M3D-Data 和多模态大型语言模型 M3D-LaMed，在各种三维医学任务上实现了先进的医学图像分析方法，并提出了用于自动评估的新的三维多模态医学基准 M3D-Bench。
PDF3 months ago
ICCV利用变压器进行条件向量量化码扩散的未对齐二维到三维转换
基于条件扩散和向量量化编码的简单而新颖的方法，通过操作信息丰富的代码空间，实现了对复杂场景的高分辨率 3D 图像合成。
PDF10 months ago
MOREA: 用于三维医学图像多目标变形配准的 GPU 加速进化算法
本研究提出了 MOREA，这是第一个基于进化算法的多目标方法，用于可变形医学图像配准，能够应对大变形，并且采用完全 GPU 加速的 3D 生物力学网格模型，在 4 个人的腹部 CT 扫描中表现得更好。
PDFa year ago
医学影像的 3D 自监督方法
本文提出了针对五种不同的自监督学习方法的三维版本，利用这些技术进行神经网络特征的学习，通过对三维图像的预处理，显著提高语义表示的精确性，从而在医学成像领域实现了数据效率、性能和收敛速度的提升，具有较高的竞争力和可扩展性。
PDF4 years ago
当未见领域泛化不必要时？重新思考数据增广
本文提出了一种用于医学图像领域通用性问题的 Deep Stacked Transformations (DST) 方法，并通过对三种任务的测试表明，DST 模型对于未曾接触的数据集性能的下降仅有 11% 左右，可更好地应对图像域的差异，因此
PDF5 years ago