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自动图像数据标注的分段模型：基于 Grounding DINO 的文本提示的实证研究
通过对八个公开数据集的实证研究，揭示了参考表达理解 (REC) 框架在特定领域中存在的预测错误问题，并提出了一种简单的策略来减轻这些错误，进而改进了基于 REC 的检测和自动分割，同时报告了在多个专业领域中使用 SAM 技术进行分割的性能显
PDF8 days ago
一种用于衡量图像分割质量的标记数组距离度量
提出了两个新的距离度量，用于比较标记数组。这些度量可用于评估不同图像分割算法的准确性，通过与 'ground truth' 标签进行比较，从而确定哪种算法提供最准确的分割。
PDF23 days ago
2024 年脑肿瘤切分（BraTS）挑战：基于治疗后的 MRI 的胶质瘤切分
成年人脑胶质瘤是最常见的恶性原发性脑肿瘤之一，对其治疗和监测存在许多挑战。基于最大的专家标注后治疗胶质瘤 MRI 数据集，2024 年脑肿瘤分割（BraTS）挑战将为自动化分割模型提供社区标准和基准，并通过标准化的性能指标评估模型，推动自动
PDFa month ago
使用卷积神经网络自动分割非增强 CT 上的肾脏和囊性肾病变
实施和训练深度学习模型以从非对比度 CT 扫描中分割肾脏和囊性肾病变，该模型能够提供高度准确的分割，肾脏的中值 Dice 相似系数为 0.934。
PDF2 months ago
基于基础模型构建最佳的医学图像分割算法：使用 Segment Anything Model 的综合实证研究
对于自动分割医学图像的研究，本文总结了目前的微调策略，并在包括所有常见放射学模态的 17 个数据集上进行评估，研究发现微调 Segment Anything Model (SAM) 相较于以前的分割方法具有稍微更好的性能，使用参数效率高的学
PDF3 months ago
医学影像的高级肿瘤分割：针对 BraTS 2023 成人胶质瘤和儿童肿瘤任务的整合方法
该研究介绍了我们在 BraTS 2023 挑战的两个任务中，成人胶质瘤和儿科肿瘤的肿瘤分割方法，采用了 SegResNet 和 MedNeXt 等两个 CNN 模型，并引入了一套强大的后处理方法来提高分割性能。我们的方法在 BraTS 20
PDF4 months ago
GS-EMA: 融合梯度修剪指数移动平均与边界感知对比学习，用于增强动静脉瘤分割的域生成能力
提出了一种新颖的领域泛化策略，采用梯度手术指数移动平均（GS-EMA）优化技术和边界感知对比学习（BACL）相结合的方法，在不同临床数据集中学习领域不变特征，从而改进动脉瘤的鲁棒性和准确性。结果显示，所提出的方法可以提取更多领域不变特征，最
PDF4 months ago
H-SynEx：使用合成图像和超高分辨率体外 MRI 进行下丘脑亚区分割
开发了一种基于超高分辨率离体磁共振成像（MRI）的下丘脑亚区自动分割方法，可跨 MRI 序列和分辨率进行普适化，无需重新训练。
PDF5 months ago
DeepGI：一个 MRI 扫描中胃肠道分割的自动化方法
该论文介绍了一种切入先进的方法，能够自动化地在磁共振成像（MRI）扫描中分割胃肠道区域。利用先进的深度学习架构，该模型整合了 Inception-V4 进行初始分类，带有 VGG19 编码器的 UNet++ 用于 2.5D 数据，以及 Ed
PDF5 months ago
基于多平面 UNet 的全自动脑 MRI 数据肿瘤分割
MPUnet 在分割儿童脑肿瘤的不同区域方面显示出差异性能水平，其中肿瘤核心（TC）类表现出相对较高的分割准确性，然而在水肿和增强肿瘤（ET）区域的分割中观察到变异，这凸显了脑肿瘤分割的复杂性并强调了进一步完善 MPUnet 方法和包括 M
PDF6 months ago
MEDPSeg：基于计算机断层扫描的肺部结构和病变的端到端分割
COVID-19 大流行病反应凸显了深度学习方法在通过计算机断层扫描 (CT) 对肺部疾病的正常和异常组织进行自动分割方面的潜力，这些方法不仅有助于临床决策，还有助于理解新型疾病。为了解决手动分割大型 CT 数据库的繁重性质，我们使用多态训
PDF7 months ago
针对恶性胸膜间皮瘤的卷积神经网络分割：概率图阈值分析（CALGB 30901，Alliance）
评估使用卷积神经网络生成的恶性胸膜间皮瘤（MPM）肿瘤分割图像的概率映射阈值对肿瘤轮廓的影响。
PDF7 months ago
CT 中肺部发现的自动分割及其在长期 COVID 病中的应用
本文介绍了 S-MEDSeg，一种基于深度学习的方法，通过改进已有方法实现了精确分割胸部 CT 图像中的肺部病变，该方法的网络改进显著提高了分割性能，并在研究长期 COVID 住院患者的数据集中应用，研究了后急性感染疫苗对肺部病变程度的影响
PDF9 months ago
MICCAI KiTS 2023 挑战中肾脏和肿瘤的自动化 3D 分割
KiTS 2023 挑战是一个平台，让研究人员比较他们对三维 CT 图像的分割解决方案。本研究描述并使用 MONAI 中的自动化分割工具 Auto3DSeg 参与挑战，我们的解决方案平均 Dice 系数为 0.835，表面 Dice 系数为
PDF9 months ago
基于类激活映射的无监督 Resnet-LSTM 出血分割在非对比度计算机断层扫描图像中的应用
通过使用图像级别的二元分类标签，我们提出了一种新颖的 NCCT 扫描弱监督深度学习方法用于 ICH 分割，该方法通过分类网络的类激活图确定 ICH 的大致位置，并使用无监督方法获取的伪 ICH 掩膜进一步改进 ICH 分割
PDF9 months ago
整体 FDG PET/CT 图像自动病变分割的广义 Dice Focal Loss 训练的 3D 残差 UNet
使用三维残差 UNet 模型和广义 Dice Focal Loss 函数，在 AutoPET 挑战 2023 的训练数据集上训练了五个模型，并通过平均和加权平均集成方法将其组合。在初步测试阶段，平均集成模型的 Dice 相似系数（DSC）为
PDF9 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
基于区域增强的原型转换器的小样本医学影像分割
通过区域原型和抑制干扰的转换器可以提高少样本医学图像分割的准确性和性能。
PDF10 months ago
软件多平台视网膜血管分割
使用图像分割技术在视网膜检查图像中自动识别血管，并通过机器学习方法改进算法准确度的跨平台开源软件。
PDF10 months ago
基于去噪扩散的 MR 到 CT 图像转换使 2D 和 3D 全脊椎椎骨分割无需手动标注
通过自动分割脊柱 MR 图像，实现基于图像注册的配对数据翻译，并提供解剖正确的分割结果。
PDFa year ago