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2D 胎儿脑超声分析基准
该研究聚焦于使用超声技术获取 2D 胎儿脑部图像，提供了一个共同空间中的模板和注释图像用于分析脑发育，检测异常，并开发新的分割技术和配准方法。
PDF9 days ago
DeepUniUSTransformer: 通向通用超声模型的有引导深度学院 Transformer
提出了一种名为 DeepUniUSTransformer 的新型通用超声波框架，可适应多个临床任务，包括分割任务和计算机辅助诊断任务，通过引入一个新的模块将相关信息作为提示，并优于使用单个数据集进行训练的模型和缺乏提示指导的网络的消融版本。
PDFa month ago
使用视觉惯性和深度惯性测量髌骨跟踪的 3D 手持式超声
通过结合二维超声波和运动跟踪，利用语义分割和位置配准进行三维重建，作者提出了一种用于监测关节运动的新方法，该方法能够在不需要昂贵的外部基础设施的情况下评估骨骼的三维重建准确性。
PDF2 months ago
自主路径规划的肋间机器人超声成像的强化学习应用
通过强化学习规划扫描路径，以实现在具有受限声学访问的区域中进行无阴影超声扫描轨迹的有效性验证。
PDF3 months ago
超声自我监督学习中的视频内正例对
自监督学习是通过从无标签图像中学习表示来解决医学成像领域标记数据稀缺性的一种策略。本文研究了利用与同一 B 模式超声视频相关的近邻图像作为自监督学习对的效果，并引入了一种样本加权方案来增加近邻图像对的权重，该方法在 COVID-19 分类任
PDF4 months ago
PIPsUS：超声自监督密集点追踪
我们提出了一种自我监督的像素级追踪模型，名为 PIPsUS，该模型可以在单次前向传递中追踪任意数量的点，并利用多个而不仅仅是连续的帧考虑时间信息。我们的方法在颈部和口腔超声以及超声心动图上进行了评估，与快速归一化互相关和调整的光流相比，显示
PDF4 months ago
利用带有跳跃连接的去噪自编码器进行超声图像中的斑点噪声降低
通过对七种不同的减噪方法进行比较，本文提出了一种使用深度学习方法的自动编码器来降噪超声图像的方法，并将其与传统的图像增强方法进行了对比，结果发现该方法更为有效。
PDF4 months ago
实时基于模型的定量超声和雷达
基于波传播物理模型的神经网络可以在不到一秒钟的时间内针对复杂和现实场景，只使用八个元素的数据，重构多种物理性质，并对雷达和超声信号的有效性进行了验证。
PDF5 months ago
利用融合策略和深度学习实现人体胎盘的自动三维多模态超声分割
提出了一种利用深度学习和多种融合策略自动进行三维多模式（B 模式和功率多普勒）超声分割的人类胎盘分割方法，发现多模式信息以 B 模式和功率多普勒扫描的形式优于任何单一模式，且数据级别的融合提供了最佳结果，均值 Dice 相似系数（DSC）为
PDF6 months ago
基于 AI 的整体检查，从 20 周超声波扫描估计胎儿生物测量学
通过从整个扫描中聚合自动提取的生物测量数据，无需人工干预，本研究引入一种范式转变，实现了与人类水平相当的生物测量性能，以及正确估算胎儿生物测量数据的可信区间。
PDF6 months ago
WATUNet: 用于体量扫描图像超声分割的深度神经网络
通过使用卷积神经网络和波及注意力机制，结合音速微运动成像（VSI）技术，研究人员提出了一种名为 Wavelet_Attention_UNet（WATUNet）的新型分割模型，该模型在乳腺癌诊断方面具有突出表现，在两个数据集上的 Dice 系
PDF8 months ago
利用 Transformer 改进多模态和纵向数据的乳腺癌分类和风险评估
通过多模态变压器（MMT）神经网络，综合使用乳腺 X 光摄影和超声波，针对目前患癌患者和目前无癌患者，识别患者及估计未来胸部癌症风险的研究表明，MMT 在检测现有癌症方面取得了 AUROC 值为 0.943 的成绩，并超过了单模态基线，对于
PDF8 months ago
FUSC: 基于深度无监督学习的第二孕期胎儿超声语义聚类
通过无监督方法将超声图像自动聚类，减少或消除了人工标记的需求，该方法在超过 8.2k 未知图像上实现了超过 92% 的聚类纯度，对胎儿超声成像领域具有重要意义，并为更先进的自动标记解决方案铺平了道路。
PDF8 months ago
超声图像视频中的结节自动识别和区分，以促进逐结节检查
通过收集数百个乳腺超声视频并构建一个基于深度学习模型的特征提取器和实时聚类算法的结构，我们首次尝试将重新识别技术应用于超声领域，使得超声图像中的结节可以自动区分和检测，从而在超声诊断中提高工作效率。
PDF9 months ago
关于超声图像切片在点分布模型中的定位
甲状腺疾病的超声诊断中，通过自动定位超声图像切片到三维形状表示，可以减轻医生的认知负担，并为超声诊断提供方便。使用交叉模态配准和统计形状模型，该方法表明可以在患者特异性的三维解剖学和统计形状模型上准确定位图像切片，并为超声采集过程中的切片定
PDF10 months ago
多 IMU 在线自一致性用于手持式 3D 超声重建
该文介绍了使用多个惯性测量单元的在线自我一致性网络，以改善超声成像的三维重建性能。该网络在模态和序列级别上采用了自我监督策略，并在大规模数据集上得到了最先进的重建性能。
PDFa year ago
几何超声定位显微镜
该研究提出了一种新颖的基于几何框架的微泡定位方法，该方法利用时差到达信息，克服了现有波束成形的限制，并在可用传感器数据的一部分情况下，比现有基准方法更准确，更可靠。
PDFa year ago
基于多源对抗迁移学习的超声图像分割（受限相似度）
本论文提出了一种针对超声图像分割的多源敌对迁移学习网络，采用敌对迁移学习的思想来自适应地提取源域和目标域之间的共同特征，以利用未标注的超声数据，同时还采用多源迁移学习来融合多个源域的知识，以提高模型的学习能力和数据利用率。
PDFa year ago
基于学习的超分辨率框架在美国信号中的应用
提出了一种基于深度学习的超分辨率超声图像和视频增强方法，通过训练模型和大量医学图像数据进行定制化的超分辨率处理，实现了对不同解剖区域的低分辨率超声图像和视频的有效提高，并且兼顾了训练网络的运算速度和硬件资源消耗。
PDFa year ago
用于自动评估胎儿超声视频质量的分层代理强化学习框架
本研究通过强化学习提出了一个双层质量评估模型，能有效地评估超声图像的质量，通过稀疏的二进制注释训练，结果证实该模型能够胜任胎儿脑数据质量评估任务。
PDFa year ago