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CT2Rep: 三维医学成像的自动化放射学报告生成
通过引入一种基于先进 3D 视觉编码器和自回归因果变换器的新型方法，借助交叉注意力多模式融合模块和分层记忆，我们首次提出了一种用于生成三维医学影像尤其是胸部 CT 体素的放射学报告的方法，并证明了其有效性。
PDF4 months ago
CT 中骨病变的弱监督检测
开发了一种自动检测 CT 体积中骨病变（溶骨性、硬化性和混合性）的方法，通过代理分割任务使用 2D 切片生成弱 3D 分割掩模，然后使用训练好的 3D 全分辨率 nnUNet 模型进行分割和检测，实现了 96.7％的精确度和 47.3％的召
PDF5 months ago
基于放射组学的深度学习用于左心房 CT 体积中房颤亚型分类
通过将深度学习和放射医学方法相结合，该研究提出了一种新的放射医学信息驱动的深度学习方法，RIDl，用于改进心房颤动亚型的分类，从而解决了现有方法的局限性，并在亚型分类任务中获得了 86.9％的 AUC。
PDFa year ago
肝肿瘤分割基准 (LiTS)
本文介绍了 Liver Tumor Segmentation Benchmark（LiTS）的设立以及结果，其中包括 131 个计算机断层扫描（CT）体积训练的 75 个肝脏和肝脏肿瘤分割算法，并使用 70 个从不同患者获取的测试图像进行测
PDF5 years ago
基于深度学习的肋骨中心线提取和标记
本文提出了一种基于深度学习的方法来自动从 CT 扫描中提取和标记肋骨中心线，并在 116 名患者的 CT 扫描中取得了较高的精度。
PDF6 years ago
基于 3D 深度监督网络的 CT 肝脏自动分割
本文提出了一个新颖的 3D 深度监督网络（3D DSN）并引入深度监督机制来解决自动肝脏分割的挑战性任务，并且采用条件随机场模型来获得更精细的分割结果。在公共数据集上进行的广泛实验证明，我们的方法可以实现与最先进方法竞争的分割结果，并且具有
PDF8 years ago