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自主肋间超声成像中针对 Class-A 的软骨分割实现 US-CT 配准
通过使用神经网络实现软骨骨分割和基于骨骼图的非刚性配准方法，能够精确地将 CT 通路映射到个体患者上，提高内脏器官的可视性。
PDFa month ago
S-CycleGAN: 机器人超声成像的语义分割增强 CT - 超声图像印射
通过引入一种名为 S-CycleGAN 的高级深度学习模型，我们在计算机断层扫描（CT）数据的基础上生成了高质量的合成超声图像，用于增强语义分割模型的训练数据集和机器人辅助超声扫描系统的开发，提高它们准确解析真实超声图像的能力。
PDFa month ago
在黑暗中进行形状补全：从 3D 超声中完成脊椎形态学
通过点云概率深度学习方法对被遮挡的解剖结构进行 3D 形状完整性补全，并应用于基于超声波的脊柱检查，结果表明该方法在合成数据和实际患者数据上表现一致，保留了重要解剖标志和正确位置的关键注射点。
PDF3 months ago
密集残差 Swin Transformer 用于连续无深度限制超声成像
通过设计 RDSTN 网络，采用超分辨率技术以克服常规插值方法的限制并实现无关深度的超声图像增强，该网络通过捕捉超声图像固有的非局部特征和长程依赖性，提供了优秀的纹理并在实验中表现出比现有方法更好的性能。
PDF3 months ago
基于扩散恢复模型的超声成像
通过结合超声线性直接模型和基于生成的去噪扩散模型的学习先验，提出了一种混合重建方法，可以实现高质量图像重建并有效地估计多普勒变化的声回声强度。
PDF3 months ago
半监督多模态多实例学习用于主动脉瓣狭窄诊断
自动解释心脏的超声心动图可以改善对主动脉狭窄（AS）这种致命心脏疾病的检测和治疗。为了克服现有方法的局限性，本文介绍了一种新的深度学习框架，即半监督多模式多实例学习（SMMIL），用于自动解释 AS 等结构性心脏疾病。该方法在数据集上的实验
PDF4 months ago
自主超声导航的心脏超声模拟
通过模拟管道生成大量的超声图像，以供导航相关的网络训练使用，从而实现快速准确的患者特异性超声图像生成并展示该方法在网络导航相关任务中的可用性。
PDF5 months ago
超声图像重建的快速采样生成模型
利用新型采样框架和先进的扩散模型，我们提出了一种从射频数据中重建图像的方法，以加速高质量图像的生成过程。通过实验评估，我们的方法在单平面波条件下胜过了具有 75 个平面波空间相干合成的传统延迟和求和 (DAS) 技术。
PDF7 months ago
Tiny-VBF: 基于 Vision Transformer 的轻量级超声单角度平面波成像低资源波束形成器
利用深度学习架构来加速超声成像中的计算密集型非实时波束形成算法近来愈加受到关注。然而，现有最先进的深度学习技术的复杂性对于资源有限的边缘设备的部署提出了挑战。本文提出了一种基于视觉转换器的微型波束形成器 (Tiny-VBF)，它使用通过单角
PDF7 months ago
强化形态学引导的 CAM-Guided SAM 用于乳腺病灶弱监督分割
通过成像学和形态学的相结合，我们提出了一种新的方法，在早期乳腺超声图像中进行弱监督病变分割，其性能超过了依赖像素级注释的监督学习方法。
PDF8 months ago
具信息不确定性的超声图像的扩散重建
借鉴扩散模型的进展，我们提出了一种混合方法以改进超声成像质量，通过适应性去噪扩散恢复模型结合超声物理学和基于学习的方法，并在模拟、离体和体内数据上进行全面的实验，证明其较单一面波输入和现有方法相比实现了高质量的图像重建。
PDF8 months ago
展示而非描述：临床场景中的音视建模
本文介绍了一种在临床环境中的音频 - 视觉建模方法，提供了一种无需人工专家标注的学习医学表征的解决方案，通过只有语音音频作为参考，可以定位超声成像中感兴趣的解剖区域。在大规模临床多模式超声视频数据集上的实验评估表明，该自我监督方法学习到的良
PDF8 months ago
超声照明的全球和本地知识网络配合，进行细粒度完善
该研究提出了一种超声图像去噪的全局与局部知识网络，并加入了细粒度的改进，以提高图像质量和性能。实验证明，该模型在定量指标和视觉性能上具有竞争力。
PDF9 months ago
US-SFNet: 一种基于空间频率领域的多分支网络用于超声图像中颈部淋巴结病变的诊断
通过使用深度学习模型，通过超声成像来准确诊断颈淋巴结病变。我们提出了 Conv-FFT Block 与 US-SFNet 两者相结合的方法，该方法不仅可以从空间域中识别超声图像的变异，还可以在频率域中捕捉不同病变的显微结构改变。通过与其他
PDF10 months ago
HoloPOCUS：便携式混合现实 3D 超声波追踪、重建和叠加
提出了一种将超声成像信息叠加到用户视觉中的混合现实超声系统（MR-US），扩展了现有的 MR-US 方法以实现 3D 重建和投影，在常规探头的辅助下可用于手术导引，通过幽灵任务进行的用户研究显示了导航时间的显著改善。
PDF10 months ago
OnUVS：在线特征解耦高保真超声视频合成框架
通过在线特征解耦框架 OnUVS，我们成功合成了具有高保真度的超声视频，通过将解剖学信息引入关键点学习、实现内容和纹理特征解耦、采用多特征鉴别器提取全面的视觉提示以及限制关键点的运动轨迹，从而提升了合成视频的流畅性。
PDFa year ago
基于二维横截面视图的脾脏体积估计深度学习框架
该研究提出了一个基于变分自编码器的方法，从 2D 脾脏分割图像中测量脾脏体积，优于线性回归和深度学习方法，可以集成到当前使用 2D 超声图像测量脾脏长度的标准临床工作流程中。该研究是第一个能够直接从 2D 脾脏分割图像估计 3D 脾脏体积的
PDFa year ago
转变乳腺癌诊断：实时超声到乳房 X 光片的转换，实现成本效益的诊断
通过使用延时软件以及生成对抗网络（GANs），本研究旨在通过从噪音超声图像中提供类似乳腺 X 线摄影图像质量的实时图像，以解决超声图像在空间分辨率和噪音方面的限制。
PDFa year ago
智能机器人超声医生：基于互信息的少样本解缠奖励学习
提出了一种智能机器人超声检查师，能够从专家的经验中自主学习，理解超声检查的语言，通过估计互信息和开发高斯分布滤波器来提高模型的泛化能力，并在血管和动物器官模型中进行了演示实验，证明了该方法的稳健性。
PDFa year ago
机器人超声激光成像中的运动放大：实现注动感知动脉分割
提出了一种新颖的脉动辅助分割神经网络 (PAS-NN)，通过明确利用心脏诱导的动作，运用运动放大技术来放大兴趣频带内的微小运动从而提取连续超声图像中的脉动信号，提高血管分割的准确性和稳定性，并通过创新性地整合脉动作为注意力指导，有效改善超声
PDFa year ago