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MR-CT 图像弱监督下的颈部宫颈癌放射治疗对齐与配准
通过利用计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）多模态图像的信息特征，我们提出了一种初步的空间对齐算法和弱监督多模态注册网络，有效地实现了不同深度的多模态图像的自动对齐，通过金字塔特征和代价体积来估计光流，并在多种评估指标上证明了该方法
PDFa month ago
精确的宫颈癌阴道镜图像分类中，深度学习描述符与特征降维的混合化
通过使用不同的深度学习描述符（ResNet50、ResNet101 和 ResNet152）以及适当的特征归一化（最小 - 最大）和特征约简技术（LDA），我们提出了一种新颖的计算机辅助诊断（CAD）系统，该系统在妇科癌症预防方面取得了异常
PDF2 months ago
多尺度精化的三元约束变换器在放射治疗中的剂量预测
使用三元约束 Transformer（TCtrans）和多尺度精化技术来预测高质量的剂量分布，对临床宫颈癌数据集进行实验验证，证明了该方法的优越性。
PDF5 months ago
子宫颈癌筛查的可解释乳房细胞表示
通过使用变分自编码器进行单类分类，本研究提出了一种学习解释性深度宫颈细胞表示的方法，以实现宫颈细胞异常的评分和定位，结果表明该方法能够在不使用异常样本进行模型训练的情况下，实现异常细胞的区分和解释。
PDF8 months ago
基于病理学和阴道镜图像的宫颈癌诊断的深度学习技术
深度学习在宫颈癌筛查和诊断方面展示了显著的效率提升和速度增加，有望帮助我们实现早期诊断，挽救生命。
PDF8 months ago
基于多聚特征的领域适应方法在宫颈癌剂量映射预测中的应用
利用 Transformer-based polymerized feature 模块进行颈部癌症的剂量分布预测，通过领域适应性方法将从直肠癌学到的丰富知识转化应用于颈部癌症，以提高预测性能。实验结果表明，该方法优于现有方法。
PDF10 months ago
一种用于宫颈细胞学分类的投票 - 叠加集成 Inception 网络
通过使用投票集成策略将三个 Inception 网络作为基学习器并通过投票集成集成它们的输出，结合了元学习器和多级集成框架的方法，在 SIPakMed、Herlev 和 Mendeley 数据集上实现了 100%、100% 和 100% 的
PDFa year ago
基于多头膨胀编码器的深度学习框架，用于多参数磁共振成像增强子宫颈癌分割
本文提出了一种新的多头框架，使用扩张卷积和共享残差连接来对多参数 MRI 图像进行分开编码，以及进行了一系列架构实验来评估基于多参数输入信道和特征编码配置的肿瘤分割性能。
PDFa year ago
从异构和部分标记的图像数据集中开发深入子宫颈模型
为了解决宫颈图像分类模型开发中的挑战，本研究提出了一种基于自我监督学习的方法来产生一个预训练宫颈模型，并利用不同来源的未标记和 / 或标记图像来开发特定标准的宫颈图像分类模型，证明了该方法的有效性和联邦自我监督学习可以提高性能。
PDF2 years ago
ICLR基于 CNN 的整张组织病理学图像宫颈癌分类方法
该研究通过 VGG16-CNN 分类方法对 TCGA 数据平台中的子宫颈组织数字切片进行分类，准确率为 98.26%，F1 分数为 97.9%，这证实了迁移学习在该弱监督任务上的潜力。
PDF4 years ago