lung segmentation | BriefGPT

关键词lung segmentation

搜索结果 - 12

基于通道和上下文注意力的分层 SegNet 用于胸部 X 光图像的准确肺部分割
本研究提出了一种将分层 SegNet 与多模态注意力机制相结合的新方法用于肺分割，实验证明该方法在肺分割任务中表现优异，超过现有方法，具有提高肺病诊断和治疗准确性和效率的潜力，并可推广到其他医学图像分析任务。
PDF2 months ago
一种使用 U-net 和修改后的卷积块注意力模块进行胸部 X 射线肺分割的新方法
本文提出了一种结合 U-net 和注意力机制的新方法，通过引入 Convolutional Block Attention Module (CBAM) 来进行胸部 X 射线图像的肺部分割，CBAM 统一了通道注意力、空间注意力和像素注意力三
PDF2 months ago
深度学习模型在 X 射线图像肺部分割的比较分析
本研究评估深度学习解决方案在 X 射线图像的肺部分割方面的可靠性和高准确性，对 61 篇研究论文进行分析，只有九篇提供了实施或预训练模型，最终评估 CE-Net 表现最佳，其 Dice 相似系数和交集比例度量值最高。
PDF3 months ago
CT-xCOV: 基于 CT 扫描的 COVID-19 诊断解释框架
本文提出了一个可解释的 COVID-19 诊断框架 CT-xCOV，采用深度学习（DL）在 CT 扫描中进行诊断。对于肺分割，使用了一种被广泛应用的 U-Net 模型。对于 COVID-19 检测，对比了三种不同的卷积神经网络架构：标准 C
PDF7 months ago
利用时间相关的医学影像进行对比学习：以胸部 X 光肺部分割为例的案例研究
本研究提出了一种名为 CL-TCI 的对比学习框架，与 MoCo 和 SimCLR 两种方法相结合，利用医学图像中的时间相关性信息，成功地使得在三个胸部 X 射线数据集上的肺部分割结果优于没有任何时间相关性的对比学习基线。
PDF3 years ago
从胸部 X 射线图像中确定 COVID-19 感染部位和严重程度
本文旨在通过开发全新的人机协作方法对 X 光片进行地面真实性标注，建设了一种最大的基准数据集，包括 33,920 张 X 光片，其中包括 11,956 个 COVID-19 样本，通过对肺部区域分割、COVID-19 定位和感染定量进行深度
PDF3 years ago
检测漏诊气胸的胸部 X 光片气胸和胸管分类
本文提出了一种基于肺部分割和气胸分类的图像分类流水线算法，可用于检测气胸和治疗气胸所用的各种胸管类型，并在一个开源基准数据集上实现了最先进的气胸分类性能。
PDF4 years ago
肺部影像的自动分割主要是数据多样性问题，而非方法问题
采用不同的深度学习方法和训练数据集对肺部分割进行比较，结果表明使用多样化的训练数据集可以提高准确性，并且使用 U-net 方法具有更高的 Dice 相似系数。
PDF4 years ago
XLSor: 使用 Criss-Cross Attention 和定制的辐射逼真异常生成技术，创建一个强大精确的胸部 X 光片肺分割器
本研究提出了一种新的肺部分割框架，包括基于交叉关注的分割网络和放射真实胸部 X 射线图像合成用于数据增强。同时，使用图像到图像的翻译模块来合成放射学异常胸片器用于数据增强，并阐明了该框架的稳健性和有效性。
PDF5 years ago
深度学习中的降维在肺癌胸部 X 光分析中的应用
使用深度学习方法分析胸部 X 射线 2D 图像，在排除异常值的基础上，评估了一些降维技术的有效性，包括肺分割、骨影排除和 t-SNE。通过对一系列处理过的数据集进行训练和验证，结果表明经过肺分割、骨影排除和 t-SNE 排除异常值处理后的数
PDF6 years ago
卷积神经网络的网络化训练实现准确肺部分割
本文介绍了一种精确的肺部分割模型，基于深度卷积神经网络，采用空洞卷积层有效地增加了滤波器的视野范围，并提出了一种多阶段训练策略，通过早期网络输出训练当前网络，该策略能够减少误预测标签并生成平滑的肺部边界。作者在 JSRT 数据集上进行了实验
PDF7 years ago
主动样条模型：基于形状的模型交互式分割
本文提出了一种基于某些方法的分割，能够在分割出现问题时，通过点分布模型来制定 Catmull-Rom 样条，实现交互式的模型分割，在通过改变曲线来处理分割后，我们在三种不同成像模式下进行了测试，平均重叠率为 0.879，通过编辑，平均重叠率
PDF10 years ago