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CVPR走向通用肿瘤合成
利用计算机断层扫描（CT）检查中早期肿瘤的相似成像特征，本研究使用生成式人工智能模型制造现实感肿瘤，可以泛化到多个器官，并且所得到的模型可以在不同机构的 CT 图像中检测和分割真实肿瘤。
PDF4 months ago
CVPRQN-Mixer：一种用于稀疏视 CT 重建的拟牛顿 MLP-Mixer 模型
通过引入基于准牛顿方法的 QN-Mixer 算法和非局部正则化因子 Incept-Mixer，本研究在求解影像反问题方面探索了深层次二阶展开算法，强调其与常见的一阶方法（如梯度下降）相比更快的收敛速度和较低的时间复杂度，并通过在稀疏视图 C
PDF4 months ago
通过领域注意力的 CT 强健肺气肿百分比定量：多族裔动脉硬化研究 (MESA) 肺部研究
通过融合图像特征和定量扫描仪先验信息，我们开发了一个基于深度学习的端到端框架来准确量化计算机断层扫描（CT）中的肺气肿，并在大规模研究和临床应用中取得了显著改进。
PDF4 months ago
一种用于 3D 混凝土图像裂缝检测的统计方法
提出了一种高效的算法，用于在大规模计算机断层扫描（CT）图像中识别裂缝区域，并验证了其在提高裂缝分割效率和减少计算资源需求方面的有效性。
PDF4 months ago
脊柱转移的基于学习的骨质分类方法
基于 CT 图像的多任务学习方法，通过自适应学习从易到难的方式，提高脊柱转移病骨质分类的性能，并在脊柱切片和椎体水平上表现出较大的优势。
PDF5 months ago
XProspeCT: 从成对 X 射线生成 CT 体积
该研究论文通过使用更大的数据集和不同的模型结构，探索将正交 X 射线图像转换成模拟 CT 体积的方法，以解决 CT 扫描在辐射剂量和成本方面相对于 X 射线成像的问题。关键模型变化包括 UNet 架构、自定义连接、激活函数、损失函数、优化器
PDF5 months ago
基于视觉变换器的 PET/CT 图像淋巴瘤分割的多模态特征融合网络
本研究旨在发展一种准确的淋巴瘤分割方法，采用 18F - 氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描和计算机断层扫描图像结合视觉转换器和双编码器进行淋巴瘤分割，这在计算辅助淋巴瘤诊断和治疗方面具有巨大潜力。
PDF5 months ago
基于二维正弦图的计算机断层成像中的缺陷定位方法
该论文介绍了深度学习在计算机断层成像领域的应用，提出了一种基于三步深度学习算法的综合缺陷检测方法，包括缺陷分割、蒙版分离和缺陷分析。使用 U-Net 架构进行缺陷分割，在模拟数据上达到 92.02％的 IoU，并在 512 像素宽的探测器上
PDF5 months ago
基于数据驱动的 FBP 滤波器设计：通过可训练傅立叶级数改进 CT 重建
该研究引入一种基于傅里叶级数的可训练滤波器，用于在过滤反投影 (FBP) 框架中进行计算机断层扫描 (CT) 重建。该方法通过优化傅里叶级数系数来构建滤波器，克服了传统 FBP 方法中噪声减少的限制。该方法在不同分辨率尺度下具有稳健的性能，
PDF5 months ago
MambaMorph：基于对比特征学习的 Deformable MR-CT Registration 备人脊柱骨干
MambaMorph 是一种创新的多模态可形变注册网络，特别适用于磁共振（MR）和计算机断层扫描（CT）图像对齐。它通过使用 Mamba 块进行高效的远程建模和高维数据处理，以及学习细粒度特征的特征提取器，提高了注册准确性。实验结果表明 M
PDF5 months ago
用于软组织成像的镉锌镉碲（CZT）光子计数探测器的特性研究
光子计数检测技术在 X 射线成像研究中引起了显著的兴趣。高能 CT 扫描仪可从光子计数探测器中受益，该新技术有潜力克服传统 CT 探测器的主要限制。本研究旨在表征镉锌镉硒光子计数探测器在识别各种组织方面的性能，并发现每秒最佳帧速率为 12
PDF6 months ago
利用切片处理技术和修改后的 Xception 分类器从计算机断层扫描图像中检测 COVID-19
通过对计算机断层扫描图像进行增强处理，本研究提出了一种改进的方法来检测 COVID-19，结果显示相较于同一数据集上之前的方法和其他替代方案，在切片和患者层面上，所采用的 Xception 迁移学习模型在 COV19-CT 数据库上取得了更
PDF7 months ago
跨数据集领域自适应用于使用胸部计算机断层扫描图像进行 COVID-19 分类
基于深度学习的领域自适应 (Domain Adaptation) 方法 COVID19-DANet 能够在不同数据集下有效检测使用计算机断层扫描 (CT) 影像的 COVID-19 患者，并取得了令人鼓舞的结果。
PDF8 months ago
MD-IQA: 学习多尺度分布式图像质量评估与半监督学习在低剂量 CT 中的应用
通过引入多尺度分布回归方法、设计双分支对齐网络以及半监督学习，我们提出的方法在深度学习为基础的医学图像质量评估方面取得了显著的进展。
PDF8 months ago
面向医学神经辐射场的不确定性感知单视图体积渲染
利用生成的辐射场，本文提出了基于不确定性感知的 MedNeRF 神经网络，通过从 2D X 射线图像中获取内部结构和深度信息，并使用自适应损失权重来学习 CT 投影的连续表达，以确保生成图像的质量。在公开可用的膝盖和胸部数据集上训练，以及利
PDF8 months ago
INeAT: 迭代神经自适应层析成像
提出了一种称为迭代神经自适应层析的计算机断层扫描重建方法，利用姿势优化策略迭代地优化输入图像对应的姿势，从而在具有明显姿势变化的情况下实现了抑制伪影和提高分辨率的重建，同时减少了 CT 扫描所需的时间，并放松了对成像硬件系统的严格要求，具有
PDF8 months ago
使用深度学习进行低剂量 CT 图像增强
通过使用 U-NET 模型，可以成功地改进低剂量 CT 图像的质量，提供了比其全剂量版本更好的诊断图像。
PDF8 months ago
AutoCT：CT 自动配准、分割和量化
AutoCT 是一个综合的流水线系统，用于自动预处理、配准、分割和量化分析三维 CT 扫描图像，并通过有效的正向和逆向映射利用差异变形转化实现基于图谱的 CT 分割和量化，从变形场中提取定位特征，从而实施下游的统计学习以促进医疗诊断。Aut
PDF8 months ago
基于图的多模态多病灶 DLBCL 治疗反应预测从 PET 图像中
通过结合多个病灶的成像信息和交叉注意力模块，利用临床和影像数据，发展了一种基于图神经网络的计算机辅助方法，用于识别需要个体化治疗的高风险患者。在 583 名患者的私人前瞻性多中心数据集上训练和评估，实验结果表明，我们的提出方法在 2 年无进
PDF8 months ago
扩散先验正则化迭代重建低剂量 CT
通过将消除噪声扩散概率模型（DDPM）与优先数据保真度的重建过程相结合，我们引入了一种迭代重建算法，以减少医患暴露于电离辐射的剂量，从而实现无监督框架中的卓越重建结果。通过融合这两种技术的优点，以及应用 Nesterov 动量加速技术，我们
PDF9 months ago