「Medical Image Analysis」 Note on Universal Lesion Detector for CT Scans

通用病变检测器ULDor
最新推荐文章于 2025-03-05 14:36:37 发布
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MEDICAL IMAGE ANALYSIS文献跟踪
Haimerdinger的博客
01-06 2267
MEDICAL IMAGE ANALYSIS文献跟踪 2021年12月 • 40卷 • 第10期 可视化分析： 实验方式： 实验定位： 文献名/代码开源/推荐 研究部位及方向 数据集 对象 实验环境 实验方法 亮点 001_A new baseli...
Image Translation for Medical Image Generation Ischemic Stroke Lesion Segmentation——论文翻译
Momoko_W的博客
11-25 7109
摘要 ​ 基于深度学习的疾病检测和分割算法有望改善许多临床过程。然而，此类算法需要大量带注释的训练数据，而由于数据隐私、法律障碍和非统一的数据获取协议，这些数据通常在医疗环境中不可用。带有注释病理的合成数据库可以提供所需数量的训练数据。我们以缺血性中风为例证明，基于深度学习的增强技术在病灶分割方面的改进是可行的。为此，我们训练不同的图像到图像的翻译模型，从语义分割图合成有和没有脑卒中病灶的脑体素磁共振图像。此外，我们训练生成对抗网络，以生成合成病变mask。随后，我们结合这两个组件来构建一个大的合成卒中图
ULDOR:一种基于伪Mask和HNEM方法的通用病变检测器 ---解读
Tangury的博客
11-18 962
作者：You-Bao Tangy Ke Yany Yu-Xing Tangy Jiamin Liuy Jing Xiaoz Ronald M.Summers 原文地址：https://arxiv.org/abs/1901.06359?context=cs.CV 摘要： 由于外观相似（例如强度和纹理）在病变和其他组织之间，这使得开发通用病变检测器特别困难。为了解决这个问题，这...
【今日CS 视觉论文速览】 21 Jan 2019
TomRen
01-21 888
生成对抗分类器用于超分辨、高维滤波、文档二值化以及人群计数、红细胞生成等。
「Medical Image Analysis」Note on DeepMedic
小锋子Shawn
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QQ Group: 428014259 Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/85017444 [1] Efficient Multi-scale 3D CNN with Fully Connected CRF for Accur...
论文阅读《A Survey on Deeping Learning In Medical Image Analysis》
One_1111的博客
05-28 1738
整理一些翻译和自己的理解 P9 Kawahara将CNN类架构应用于源自MRI扩散 - 张量成像（DTI）的脑连接图。 为此，他们开发了几个新层，这些层构成了其网络的基础，即所谓的边到边，边到节点和节点到图的层。 他们使用他们的网络预测大脑发育，并表明他们在评估认知和运动评分方面优于现有方法。 对象或病变分类： Gao等人提出使用CNN和RNN的组合来对裂隙灯图像中的核白内障进行分级，其中CNN滤波器是预训练的。无论图像大小如何，该组合都允许处理所有上下文信息。结合3D信息通常也是医学成像中对象分类
A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis
guihuo2889的博客
05-25 6439
深度学习算法特别是卷积神经网络已经快速成为分析医疗图像的一种方法。本文总结了与医疗图像分析的主要的深度学习方法，在这个领域超过300位贡献者，其中大部分是近些年的成就。我们发现深度学习主要应用在图像分类、物体检测、分割、注册和其他任务。概述每个应用领域的研究：神经、视网膜、肺、数字病理学、乳腺、心脏、腹部、肌肉骨骼。最后，我们总结了当前最先进的技术，对未来研究的开放挑战和方向进行了批判性讨论。
论文阅读：Image Translation for Medical Image Generation: Ischemic Stroke Lesion Segmentation
OctYZ的博客
03-05 838
虽然这种方法生成了完全逼真的3D图像（至少在病变区域外），但其方法在组合上存在局限性，而我们的方法原则上可以从（连续的）潜在空间表示（如SPADE和病变生成GAN）或分割掩码的连续变形中生成一系列新的、未见过的图像。合成图像的强度紧密跟随正常体积的强度。为了定量评估各种ITM的性能，我们在临床、临床与合成以及单独合成的数据库上训练了一个3D U-Net[21]分割网络（针对上述讨论的每个ITM），随后在包含74名中风患者和85名健康患者的DWI测试集上评估生成的分割掩码，该测试集已从训练数据中分离出来。
【论文笔记】Convolutional Neural Networks for Medical Image Analysis: Full Training or Fine Tuning?
qq_42021262的博客
10-29 163
Convolutional Neural Networks for Medical Image Analysis: Full Training or Fine Tuning? 作者通过分层微调网络，发现：（1）不同任务需要微调的网络深度不同，任务和原任务越相似微调的深度越浅，反之越深；（2）数据量的大小不同微调网络的深度也不同，数据量越小微调越浅越好，数据量大的话重新训练也无可厚非；（3）息肉检测适合微调所有层。
LSegDiff: A Latent Diffusion Model for Medical ImageSegmentation
weixin_45622568的博客
02-20 1172
训练过程分为三个阶段。更确切地说，给定二进制掩码图像 𝑥∈ 𝑅 𝐻×𝐻×𝑅，编码器 𝜉 将 x 编码为潜在表示 𝑧 = 𝜉(𝑥)、解码器 𝐷 从潜在表示重建图像，得到 𝑥 = 𝐷(𝑧) = 𝐷(𝜉(𝑥))，其中 𝑧 ∈ 𝑅 类型×𝑤×𝑐。根据文献[6]，自编码器模型是以对抗的方式训练的，因此判别器𝐷𝜓是最优化的，以区分原始图像和重建图像𝐷(𝜉(𝑥))。在本研究中，医学图像分割算法通常利用先进的图像处理技术、机器学习和深度学习方法来分析医学图像，准确定位内窥镜图像中息肉的边界和皮肤镜图像中病变皮肤的区域。
周读论文系列笔记(2)-reivew-A survey on Deep Learning in Medical Image Analysis
不行不至
12-29 4643
刚接触这个领域…不怎么会写…有些翻译错和理解错的地方请大佬们多多指教~ 原文链接： 文章目录1.Deep learning methods2.Deep learning uses in medical imaging2.1 Classification 分类2.1.1 Image/exam classification （图像/exam 分类）2.1.2 Object or lesion cl...
Comparison of OpenCV with Python Versions in Medical Image Analysis: Accuracy and Efficiency, ...
Medical image analysis employs computer technology to process, analyze, and interpret medical images to extract valuable information for aiding medical diagnosis and treatment. With the rapid ...
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