医学图像分割文章阅读笔记

最新推荐文章于 2024-07-29 12:51:53 发布
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#图像处理 #神经网络

1、Detection-aided liver lesion segmentation using deep learning

2、Automatic Liver and Tumor Segmentation of CT and MRI Volumes Using Cascaded Fully Convolutional Neural Networks

https://github.com/IBBM/Cascaded-FCN

一、Method

  1. 第一步:数据预处理和神经网络分割的准备。
  • 原始切片的Hounsfield单位范围为-100-400hu，忽略了不感兴趣的器官和组织。
  • 进一步实验直方图均衡化，增强异常组织的对比度。
    在这里插入图片描述
  • 数据增强：弹性编写那个、平移旋转、带有当前切片标准差的高斯噪声。
  1. 第二步:两个级联的完全卷积神经网络首先第一个U-Net分割肝脏，然后第二个U-Net从第一步分割的肝脏感兴趣区域（ROI）中学习分割病变。

  • 类平衡对于医学图像分割很重要。（因为来自自然图像的预先训练的网络不能被正确使用，而且感兴趣的类在数据集中出现得更少。）

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Ayu___
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医学图像分割经典网络：U-Net论文笔记
HustQbw的博客
03-06 2357
U-Net————Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation前言：CNN体系语义分割存在的问题：FCN体系语义分割：池化层带来的另一个问题U-Net的策略：摘要：个人翻译：总结：重点一、网络架构—————针对FCN进行modify和extend一些解读：Q：为什么说Encoder-Decoder结构可以解决解决池化层导致位置信息丢失的问题？重点二、对输入进行镜像从而更好的处理边缘细节重点三、加权损失函数的引入Introduction描述引
医学图像分割
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医学分割综述总结
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02-11 1785
https://github.com/albarqouni/Deep-Learning-for-Medical-Applications
论文阅读笔记--医学图像分割
weixin_41541662的博客
05-31 1129
@[TOC]论文笔记《DA-DSUnet: Dual Attention-based Dense SU-net for automatic head- and-neck tumor segmentation in MRI images》 欢迎使用arkdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，
【论文笔记】MCANet: Medical Image Segmentation withMulti-Scale Cross-Axis Attention
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
12-20 5585
医疗图像分割任务中，捕获多尺度信息、构建长期依赖对分割结果有非常大的影响。该论文提出了 Multi-scale Cross-axis Attention（MCA）模块，融合了多尺度特征，并使用Attention提取全局上下文信息。
零基础入门ITK医学图像分割资料汇总.txt
12-03
本资源为本人自己学习后整理的一些实用资料，分享给开始入门学习ITK进行医学图像分割的同学，ITK 是一个开放 源码、面向对象的软件系统，提供一个医学图像处理、图像分割与配准的算法平台，对医学图像进行二维、三维...
【MRI图像分割】【代码＋数据集+中文注释】医学图像分割，U-net，pytorch框架，可直接运行
10-19
使用U-net进行医学图像分割并计算Dice系数，Jupyter Notebook 笔记本格式，分步骤介绍了从模型搭建到训练到预测的全过程，可逐步运行学习。代码附有详细中文注释，来源于本人学习总结，欢迎下载，共同学习！
【论文阅读】医学图像分割
qq_33290813的博客
06-28 2006
双分支残差网络（DB-ResNet），集成了两种新方案，以提高模型的泛化能力：1）提出的模型可以同时捕获CT图像中不同结节的多视图和多尺度特征；2）我们结合了强度和卷积神经网络（CNN）的特征。我们提出了一种池化方法，称为中央强度池层（CIP），提取块的中心体素的强度特征，然后使用CNN获得块的中心体素的卷积特征。另外，我们设计了基于结节边界的加权采样策略，以使用加权得分选择那些体素，以提高模型的准确性。所提出的方法已在包含986个结核的LIDC数据集上得到了广泛的评估。实验结果表明，DB-ResNet在数
医学图像分割介绍
12-17
主要内容：分割概念、分割方法的分类、阈值分割、区域生长分割、交互式分割、Live wire分割、形变模型的分割、模糊连接度的分割、基于代理机模型的分割
医学图像分割综述
09-05
图像分割是一个经典难题，随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有特 殊的重要意义。本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割方法，特别是近几年来图 像分割领域中出现的新思路、新方法或对原有方法的新的改进给出了一个比较全面的综 述，最后总结了医学图像分割方法的研究特点。
扫盲：医学图像分割类型和应用
Tina姐的博客
05-21 1766
图像分割是从医学图像和视频中分离出感兴趣区域（ROI）的技术。它是标注和标记数据的关键步骤，而标注和标记数据是训练用于医疗诊断的计算机视觉模型（CV、AI、ML 等）所必需的。图像分割可应用于各种类型的医学图像，如 DICOM 和 NIfTI 图像、CT 扫描、X 射线和 MRI 图像。它可以帮助你识别和隔离图像中的对象和区域。图像分割的方法有很多，从传统方法到基于深度学习的方法都有。所有这些方法都需要很高的准确性和精确度，因为注释或模型建立阶段的任何错误都会对患者、治疗和医疗服务提供者造成严重影响。
算法分析：会场安排问题
爱学习滴小杜同学的博客
01-06 1623
算法分析：会场安排问题 算法的设计和描述 初始化 。共有n个会议，数组B存放开始时间，数组E存放结束时间（按非减序排序）；集合A存放问题的解，即所选择的会议集合，会议i如果在集合A中，当且仅当A[i]=true； 令A【1】=true 。 依次扫描每一个会议，如果会议i的开始时间不小于最后一个选人集合A中的会议的结束时间，即将会议i加入集合A中；否则，放弃会议i，继续检查下一个会议。 算法源代码 设会议i的起始时间bi和结束时间ei的数据类型为自定义结构体类型struct time； void Gre
【医疗图像分割】UNETR++论文笔记及代码跑通实践
最新发布
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
07-29 5736
在医疗图像分割任务中，transformer模型获得了巨大的成功，UNETR提出了efficient paired attention (EPA) 模块，利用了空间和通道注意力来有效地学习通道和空间的特征，该模型在Synapse，BTCV,ACDC,BRaTs数据集上都获得了很好地效果。
论文笔记Enhancing Medical Image Segmentation with TransCeption: A Multi-Scale Feature Fusion Approach
Stark_Z的博客
04-11 1072
使用TransCeption增强医学图像分割：一种多尺度特征融合方法
医学图像分割--Segmentation of Medical Ultrasound Images Using Convolutional Neural Networks
AI小作坊 的博客
06-16 4609
Segmentation of Medical Ultrasound Images Using Convolutional Neural Networks with Noisy Activating Functionshttp://cs229.stanford.edu/proj2016/report/Li-SegmentationOfMedicalUltrasoundImagesUsingConvo
医学图像分割涨点模块
09-02
CPFNet（Context Pyramid Fusion Network）是一种用于医学图像分割的网络架构。它由多个模块组成，包括特征编码器、全局金字塔引导模块（GPG）、尺度感知金字塔融合模块（SAPF）和特征解码器。 在医学图像分割领域，对图像分割算法的精度和执行速度提出了很高的要求。目前，基于编码-解码结构的语义分割网络被广泛应用于医学图像分割。而CPFNet是针对具有挑战性的医学图像分割任务而提出的，如皮肤镜图像中的皮肤病变分割和ICGA图像中的视网膜线性病变分割。 CPFNet通过引入全局金字塔引导模块和尺度感知金字塔融合模块，有效地利用不同尺度的上下文信息，提高了医学图像分割的性能。全局金字塔引导模块用于捕获全局上下文信息，而尺度感知金字塔融合模块用于融合不同尺度的特征表示。这些模块的组合使得CPFNet能够更好地处理医学图像中的复杂结构和细节。 总而言之，CPFNet是一种用于医学图像分割的上下文金字塔融合网络，通过使用全局金字塔引导模块和尺度感知金字塔融合模块，提高了医学图像分割的准确性和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [论文阅读笔记--医学图像分割[上下文金字塔融合网络]](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41541662/article/details/117958363)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [基于数据上采样的医学图像分割研究](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_38705014/16690790)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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