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CVPRIntrA：用于深度学习的三维颅内动脉瘤数据集
研究人员提供了一个开放的 3D 脑动脉瘤数据集（IntrA），可用于诊断和提取颈部进行手术，在医学和深度学习的其他领域中也可用于正常估计和表面重建。他们测试了最先进的网络，并讨论了每种方法的性能和数据集的挑战。
PDF4 years ago
利用魔方游戏自监督学习 3D 医学图像的特征
本文提出了一种自我监督学习框架，使用 Rubik's cube recovery 为代理任务来预训练 3D 神经网络，以便从原始 3D 数据中学习平移和旋转不变特性，与从头开始训练相比，用预训练网络微调能够更好地提高 3D 深度学习网络在不
PDF5 years ago
ICCV递归级联网络用于无监督医学图像配准
本文介绍了一种名为递归级联网络（recursive cascaded networks）的通用体系结构，可用于可变形图像配准。所提出的体系结构设计简单，可以建立在任何基础网络之上。整个系统是端到端的，并以无监督的方式共同训练。我们在 3D
PDF5 years ago
Med3D：三维医学影像分析的迁移学习
本研究为培训深度学习算法所需数据量的问题提出了一种解决方案，通过建立医学图像分割数据集和使用 Med3D 进行多域协同训练，可以加速涉及 3D 医学图像的任务的训练收敛速度和提高准确度。
PDF5 years ago
AIRNet: 使用神经网络进行自监督仿射变换的三维医学图像配准
本文提出了一种自监督学习的方法，用于在三维医学图像上进行仿射图像配准，并利用丰富的廉价无标注数据集合成数据集训练模型以提高性能。作者的方法可以学习到对图像配准有用的差别特征，并且与传统的图像配准方法相比具有更好的性能和快 100 倍的执行时
PDF6 years ago
使用对抗式图像到图像网络进行肝脏自动分割
本文提出了一种自动高效的算法（DI2IN），利用卷积编码器 - 解码器结构和深度监督联合多级特征级联，采用对抗网络进行训练来辅助区分 DI2IN 的输出和真实数据，最终证明本方法在各种扫描协议和人群差异情况下能够取得比现有解决方案更高的肝脏
PDF7 years ago
使用深度图像到图像网络，结合信息传递和稀疏正则化方法，在大规模三维 CT 中自动标记椎骨
本研究提出一种自动定位和标记三维医学图像中椎体中心的算法，使用 DI2IN 进行初始化，使用基于消息传递方案的聚类方法和稀疏性约束进行迭代演进，最终使用稀疏性正则化进行结果优化。该算法在多个病理学数据集上表现出良好的性能。
PDF7 years ago