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用于分割模型训练的下丘脑及其子区域的高分辨率分割
通过使用合成图像构建的标签图，我们提供了一个由高分辨率离体磁共振成像构成的数据集，该数据集可以用于开发使用合成数据的脑结构分割方法。
PDF5 days ago
自适应自监督一致性引导扩散模型在加速 MRI 重建中的应用
基于自监督深度学习的压缩感知磁共振成像方法 “自适应自监督一致性引导扩散模型 (ASSCGD)” 提出，用于加速数据采集而无需完全采样的数据集。
PDF11 days ago
2D 实时 MRI 中下颌骨髁突的三维轨迹提取
通过实时 MRI 提取颞下颌关节的轨迹，可以为临床评估颞下颌关节的位移、轨迹特征和对称性等临床相关参数提供足够准确的精度。
PDF11 days ago
增强图像：核磁共振中使用人工智能进行超分辨率
本章提供了关于深度学习技术用于改善 MRI 空间分辨率的概述，包括卷积神经网络、生成对抗网络，以及更高级的模型，如 transformers、扩散模型和隐式神经表示。我们探索了超分辨图像对临床和神经科学评估的影响，并涵盖网络架构、图像评估指
PDF13 days ago
用于解码阿尔茨海默病的可解释的多模态神经影像学 - 基因组学生成框架
阿尔茨海默病（AD）是认知能力逐渐下降的最常见的痴呆形式之一。本研究采用结构和功能性 MRI 探究了疾病引起的灰质和功能网络连接变化，并引入基因 SNP 作为第三个通道。我们提出了一种基于深度学习的分类框架，使用 Cycle GAN 生成模
PDF13 days ago
IR2QSM：通过深度神经网络和迭代反馈连接与循环模块进行定量磁敏感成像
本文提出了一种基于深度学习的 IR2QSM 方法，通过四次迭代的反向连接和中间循环模块增强 U-net 的设计，极大地改善了潜在特征利用效率，实验结果显示，IR2QSM 相比其他方法能够更准确地获取 QSM 图像，并减轻了伪影问题。
PDF14 days ago
2024 年脑肿瘤切分（BraTS）挑战：基于治疗后的 MRI 的胶质瘤切分
成年人脑胶质瘤是最常见的恶性原发性脑肿瘤之一，对其治疗和监测存在许多挑战。基于最大的专家标注后治疗胶质瘤 MRI 数据集，2024 年脑肿瘤分割（BraTS）挑战将为自动化分割模型提供社区标准和基准，并通过标准化的性能指标评估模型，推动自动
PDFa month ago
D-CoRP：用于功能性大脑网络的可微连通性优化
我们提出了一种不可分化的模块来改进脑网络连接，并通过信息瓶颈理论和多元最优化来过滤噪声或冗余连接。我们的实验结果表明，该方法能够显著提高各种基准模型的性能，并超过其他最先进的方法，从而证明了该方法在改进脑网络连接方面的有效性和通用性。
PDFa month ago
MAMOC：通过蒙版自编码进行 MRI 运动校正
该论文介绍了一种名为 MAMOC 的新方法，它使用具有掩码自编码自监督和测试时间预测的方法来解决动作对 MRI 脑部扫描的影响，并利用真实运动数据评估了 MAMOC 在 MRI 扫描中的运动校正能力，展示了其优越性。
PDFa month ago
自回归图像扩散：生成图像序列及在 MRI 中的应用
非侵入性成像模式中，磁共振成像是一种广泛使用的成像方式，但其图像质量和成像速度之间存在平衡难题。本文介绍了一种基于自回归图像扩散（AID）模型的加速 MRI 重建方法，该算法结合了未采样的 k 空间和现有信息，评估了 fastMRI 数据集
PDFa month ago
使用深度学习进行大规模多中心 CT 和 MRI 胰腺分割
我们收集了一系列来自五个中心的大规模 MRI 扫描数据集，并开发了一种名为 PanSegNet 的新的胰腺分割方法，其在交叉模态和交叉中心设置下的 Dice 系数分别达到了 88.3%（使用 CT），85.0%（使用 T1W MRI）和 8
PDFa month ago
CT 和 MRI 扫描中头颈癌患者风险器官的自动分割
该研究使用深度学习技术对头颈癌患者的 MRI 和 CT 扫描图像中的 30 种危及器官进行分割，达到了目前挑战赛的最佳水平，并在头颈危及器官自动分割方面创造了新的技术前沿。
PDFa month ago
优化合成相关扩散成像在乳腺癌肿瘤描绘中的应用
通过使用 Nelder-Mead simplex 优化策略，本研究探索了调整计算中的相关扩散成像（CDI$^s$）系数以实现乳腺癌肿瘤识别，显示出最佳的受试者工作特性曲线下面积（AUC），优于黄金标准模态 0.0044，同时查明优化后的 C
PDF2 months ago
功能成像约束下的脑 PET 合成与结构 MRI
通过提出一种功能成像受限扩散（FICD）框架，该框架利用配对结构 MRI 对三维脑 PET 图像进行合成，引入了一种新的约束扩散模型（CDM），并通过稳定的训练阶段在高输出保真度的同时确保大脑功能信息的保留。定量和定性分析表明，FICD 在
PDF2 months ago
基于条件生成对抗网络的结构性 MRI 三维淀粉样蛋白质 PET 合成
开发一种 3D 图像转换模型，能够从 T1 加权 MRI 合成淀粉样蛋白 PET 图像，通过模型训练和验证，证明了从结构性 MRI 图像中合成淀粉样蛋白 PET 图像的可行性，大大提高了大型队列研究和早期痴呆症检测的可访问性，同时降低成本、
PDF2 months ago
ATOMMIC：一种提供医学图像一致性多任务工具箱，促进从获取到磁共振成像分析的人工智能应用
AI 正在改变 MRI 的采集和处理过程，ATOMMIC 是一个开源工具箱，通过实现 DL 网络和多任务学习 (MTL) 来应用 AI 于加速 MRI 重建和分析，结合物理模型与分割网络可以提高 MRI 重建和图像分割的性能。
PDF2 months ago
X-Diffusion：使用横截面扩散模型从单张图像生成详细的 3D MRI 体积
X-Diffusion 是一种为磁共振成像 (MRI) 数据量身定制的横截面扩散模型，能够从一张或少量多张 MRI 切片中生成完整的 MRI 体积，实现了从极度稀疏的观测得到合成 MRI 的精度方面的新突破。
PDF2 months ago
基于修改注意力 Unet 的腰椎全景分割与标记
基于改进的注意力 U-Net 架构的增强方法用于腰椎 3D 切片 MRI 数据的全景分割来实现 99.5% 的准确率
PDF2 months ago
面向加速磁共振成像的注意力感知非刚性图像配准
通过非刚性对齐获取可靠和一致的运动场，实现高对比度成像技术在磁共振成像中的快速重构。
PDF2 months ago
基于卷积神经网络的三维磁共振成像数据前列腺癌分类
评估了不同的卷积神经网络（CNN）对 MRI 序列是否含有恶性病变进行可靠分类的能力，训练和评估了 3D 图像数据的 ResNet、ConvNet 和 ConvNeXt 实现，并使用不同的数据增强技术、学习率和优化器进行训练。最佳结果由 R
PDF3 months ago