深度学习之息肉分割

深度学习课题总结

课题目标:

基于 3D 重建的早期结肠肿瘤分割。

背景:

结肠癌是全球 第三大常见致死癌症,每年新增患者 100-200 万,死亡约 70 万。
结肠镜是结肠癌筛查的 金标准,目标是检测潜在癌变的息肉:

  1. 高危息肉: 大小超过 1 cm,被 AGA 协会视为高风险肿瘤
  2. 恶变概率高: 大息肉最终发展为肿瘤的比例显著
    然而,当前诊断依赖于医生经验,存在较高误诊率。一项研究显示,医生对息肉大小估计错误的概率高达 50%,影响风险评估和治疗方案。

动机:

  1. 潜在威胁: 早期结肠癌源于粘膜病变(如腺瘤性息肉),由于缺乏早期诊断,许多患者发现时已处于晚期(Stage IV),治疗效果有限。
  2. 可行预防: 提高息肉检测率可显著降低癌症发生率,每 增加 1% 的检测率,可减少 3% 的结肠癌发病率。

目标:

开发基于 深度学习的 3D 重建框架,准确分割结肠镜图像中的可疑肿瘤,实现:

  1. 对息肉 不规则形状与模糊边界的风险量化
  2. 为息肉活检决策提供 客观支持,减少医生主观判断偏差
  3. 对高风险病变区域 最大程度降低漏诊率

挑战:

  1. 息肉形状高度不规则
  2. 息肉边界模糊,分割困难

相关工作:

相关工作

实验:

  1. 实验流程设计:
    使用 U-Net 对图像进行 2D segmentation
    使用 NeRF 进行 3D reconstruction
    将重建结果投影回 2D,与 2D segmentation 结果比较,突出 3D reconstruction 的必要性
  2. 数据集:
    Kvasir-SEG: 1000 张息肉图片,提供像素级 segmentation masks
    LDPolypVideo:160 个结肠镜视频,40266 帧(560x480)带息肉标注的图片,提供原始视频文件。
  3. 实验过程:
    3.1 Kvasir-SEG 2D 分割:
    模型:U-Net
    Dice = 0.9082,IoU = 0.8684
    3.2 Kvasir-SEG 3D 重建:
    结果不理想,原因:Kvasir-SEG 图片非连续帧,缺少相机位姿信息,导致 3D reconstruction 失败。
    3.3 LDPolypVideo 数据集:
    使用 26000+ 张图片训练 U-Net
    训练集结果:Dice = 0.9429,IoU = 0.90402
    3.4 COLMAP 3D 重建:
    对单个视频进行 feature extraction、matching 和 reconstruction
    成功生成 3D 点云

课题结果:

由于曾经在期末答辩中,息肉检测与分割课题被评审认为研究已趋成熟,教授决定调整你的研究方向,指派你参与 MIDOG 2025 竞赛,作为下一阶段主要课题。

AI大模型学习福利

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获取

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获

四、AI大模型商业化落地方案

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值