non-contrast ct | BriefGPT - AI 论文速递

关键词non-contrast ct

搜索结果 - 6

相似度感知综合潜在扩散模型用于医学图像转换与表示学习
我们提出了一种基于潜在扩散模型的综合生成模型（S$^2$LDM），该模型可以在推断过程中实现高保真度重建，优化了不同模态图像之间的相似性，并在对比增强区域生成更多细节的医学图像。
PDF14 days ago
非对比 CT 快速准确诊断急性主动脉综合征：大样本、回顾性、多中心和基于 AI 的研究
使用非对比增强 CT 图像，研制了人工智能模型 DeepAAS，能够准确识别急性主动脉综合征（AAS），帮助临床决策，有效降低 AAS 错漏诊率并缩短诊断时间。
PDF20 days ago
基于深度学习的肺动脉和肺静脉分割揭示与人口统计学相关的肺血管解剖学
通过超分辨率模块进行空间归一化和迭代式实现分割结果，基于高水平血管分割为先验信息，在非对比度 CT 和 CTPA 上实现了精确的动脉 - 静脉分割，其量化实验证明 HiPaS 具有卓越的性能，达到 91.8% 的 DICE 分数和 98.0
PDF3 months ago
基于高斯伪标签的形态学注意力深度监督在非对比 CT 腹主动脉分割中的应用
本研究通过引入基于高斯伪标签的 Morphological Attention（MA）技术，将其与传统的深度学习模型相结合，以在非对比度 CT 影像中分割腹主动脉的边界。通过此方法，保留了主动脉的形态特征，减轻了边界模糊性的负面影响，降低了
PDF5 months ago
CT 钙化评分图像中周围冠状动脉脂肪组织特征分析与冠状动脉 CTA 的比较
通过分析非对比度 CTMS 图像，可以评估周冠状动脉脂肪组织（PCAT）并确定其与重大不良心血管事件（MACE）之间的关联。PCAT 特征可以在 CTCS 图像中定量分析，可用于低成本的心血管风险评估，而无需考虑碘造成的影响。
PDF5 months ago
基于随机专家抽样的非对比度 CT 图像深度学习分割急性缺血性中风
基于多位专家的深度学习方法，本研究利用非对比 CT 图像自动量化缺血性脑组织。采用随机专家抽样的训练方案，该模型在专家结果、多数投票模型性能和临床结果等方面显示更高的一致性，并能像 CT 灌注图像一样准确地识别非对比 CT 图像中急性缺血性
PDF10 months ago