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一个适用于心脏磁共振的通用深度学习系统
基于自监督对比学习的深度学习模型通过学习心脏核磁共振扫描伴随的放射学报告的原始文本中的视觉概念，展示了对人类心血管疾病和健康的全面评估；我们的模型在美国的四个大型学术临床机构的数据上训练和评估，并在英国 BioBank 和其他两个公开可用的
PDF7 months ago
深度学习用于自动筛查心律失常引起的右心室心肌病的应变量化
自动识别心脏 MR 图像中的位移异常，通过注册、形变分析和应力分析等方法进行心脏运动的量化，并在心脏病诊断中发现具有潜在价值的心脏位移变化。
PDF7 months ago
NoSENSE: 无显式灵敏度图的学习展开心脏 MRI 重建
通过深度卷积神经网络和算法展开，我们提出了一种新颖的学习图像重建方法，用于加速心脏 MRI，基于多个接收线圈，与许多现有的学习 MR 图像重建技术相比，我们的方法避免了明确的线圈灵敏度图（CSM）估计，并隐含地捕捉和学习了图像之间的不同线圈
PDF9 months ago
基于深度神经网络的心脏磁共振图像方位识别与标准化
利用深度神经网络对心脏 MRI 图像的取向进行分类和标准化，采用迁移学习策略适应多序列和多模态的 MRI 图像，验证了模型的鲁棒性和有效性。
PDFa year ago
GSMorph：基于梯度的手术对 cine-MRI 心脏变形配准的应用
本文提出一种基于梯度手术机制的注册模型 GSMorph，实现多重损失的超参数自由平衡，在两种公开的心脏 MRI 数据集上实现了优于五种 SOTA 学习型注册模型和两种传统注册技术 SyN 和 Demons 的注册精度和平滑度。
PDFa year ago
一个深度学习模型在使用 ACDC 挑战数据集中应用于心脏 MRI 分割的可解释性
该研究使用 D-TCAV 方法研究了是否可以从深度网络中发现代表不同心脏状况的概念，并为心脏疾病诊断提供量化的概念重要性的指标。结果表明，D-TCAV 提供了一个比基础方法更具用户独立性和更短的预处理时间的创新应用方法，可应用于心脏 MRI
PDF3 years ago
级联卷积神经网络用于延迟增强心脏磁共振图像的自动心肌梗死分割
本文提出了使用级联卷积神经网络从心脏 MRI 图像中，自动分割心肌梗死相关区域的方法，并在 MICCAI 2020 EMIDEC 数据集上，取得优异的分割表现。
PDF4 years ago
CVPRFOAL: 心脏运动估计的快速在线自适应学习
提出了一种基于在线自适应学习（FOAL）框架的心脏 MRI 视频动态估计方法，该方法通过进行元学习来优化在线梯度下降，以快速、稳健地实现自适应调整，实验结果表明，FOAL 相对于离线训练追踪方法在准确性方面达到了卓越表现，每个视频仅需要 0
PDF4 years ago