3d volumes | BriefGPT - AI 论文速递

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RadRotator：基于扩散模型的根管 X 射线片的三维旋转
利用扩散模型技术将二维图像转化为三维体积，从医学角度解决了之前研究中的两个限制，并通过像素强度随机变换训练和推断，使得扩散模型能在传统射线照片上进行可靠的深度学习
PDF2 months ago
基于单个 2D 投影和深度监督的对比增强 CT 图像的 3D 动脉分割
我们提出了一种新的方法，通过深度监督仅使用一个注释的 2D 投影来单独分割 3D 胰周动脉，从而减少注释工作量，并且通过将 2D 标签映射到 3D 空间并将其纳入训练，几乎消除了 3D 监督与 2D 监督之间的性能差距。
PDF10 months ago
全三维医学数据中基于概率的三维分割及其不确定性量化
该研究通过引入 Normalizing Flows 技术，提出了一种基于 3D volumes 的概率分割框架，并在 CT 数据上进行了评估，结果表明该方法可以更准确地捕捉到 3D 空间信息的不确定性，同时以直观的方式提供了不确定性信息，有
PDFa year ago
AAAI联合自监督图像体表示学习：基于内外对比聚类
本文提出了一种用于医学数据的自监督深度学习的框架，该框架可以联合学习 2D 和 3D 数据，通过用变形注意力机制构建整体特征，并利用预训练语言模型进行掩蔽嵌入预测，提高了 2D Deep-ClusterV2 和 SwAV 的效果，并超越了各
PDF2 years ago
循环一致卷积神经网络无监督可形变图像配准
本文介绍了一种基于深度神经网络和循环一致性的非监督医学图像配准方法，通过实验表明该方法能够在几秒钟内提供非常精确的三维图像配准，从而更准确地估计癌症大小。
PDF5 years ago