pancreas segmentation | BriefGPT

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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
PDF2 months ago
扩散概率多线索水平集用于减少胰腺分割中的边缘不确定性
准确地划分胰腺仍然是一个巨大的挑战。为了克服传统方法和深度学习方法在语义定位和边缘精确性方面的困难，我们提出了一种基于扩散概率模型的多线索水平集方法，命名为 Diff-mcs。通过在粗分割阶段中应用扩散概率模型，我们使用获得的概率分布作为初
PDF3 months ago
M3BUNet：基于 CT 扫描的胰腺分割的移动平均最大 UNet
提出了 M3BUNet，一种融合 MobileNet 和 U-Net 神经网络的方法，通过逐步分割胰腺 CT 图像从粗到细的层次，并结合对象检测引导的掩码，超越了类似网络结构的分割性能，并取得了与复杂最先进方法相媲美的结果，同时保持较低的参
PDF6 months ago
胰腺分割的课程知识切换
本研究提出了一种新的人体胰腺分割框架，即课程知识切换 (CKS) 框架，采用动量更新参数更新机制，通过从简单到复杂、逐层学习，掌握胰腺检测，实验结果表明，CKS 框架在不同的神经网络背景下，以 DSC 度量为基准，在 NIH 数据集上取得了
PDFa year ago
基于领域专用网络设计和循环神经语境学习的 CT 和 MRI 胰腺分割
该研究使用卷积神经网络和递归神经网络对放射学图像中的胰腺进行自动分割，以进行计算机辅助筛查和定量评估。
PDF6 years ago
一种用于体积医学图像分割的 3D 粗 - 细框架
本研究采用 3D 卷积神经网络对容积式医学图像进行分割，并提出了一种新的 3D 粗到细的框架，该框架不仅有效而且高效可靠，与 2D 方法相比取得更好的效果，并在临床应用中得到了可靠性保证。
PDF7 years ago
通过循环神经网络上下文学习和直接损失函数提高 CT 和 MRI 图像的深度胰腺分割
这篇论文提出了一种结合了卷积神经网络和循环神经网络的方法，利用 LSTM 进行序列处理来解决胰腺 CT 和 MRI 扫描的精确分割问题，且提出了一种名为 Jaccard Loss 的新的分割损失函数，优化 Jaccard 指数直接达到了比
PDF7 years ago