MRI分割

作品数：32被引量：95H指数：5
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相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
相关作者：夏德深张建伟王平安王美玲陈允杰更多>>
相关机构：南京信息工程大学南京理工大学广西师范学院中国科学院更多>>
相关期刊：《中国图象图形学报》《计算机辅助设计与图形学学报》《数据采集与处理》《福建电脑》更多>>
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基于多任务的脑肿瘤MRI分割算法
《光电子．激光》2024年第9期1001-1008,共8页柴文光 李文浩 闫敬文 
国家自然科学基金(61772143);广东省重点领域研发计划项目(2021B0101220006)资助项目。
针对脑肿瘤磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)分割中样本缺少、类不平衡、小区域分割精度低等问题,本文提出了基于3D No-New U-Net的多尺度多任务深度学习算法TDDU-Net。首先,采用了一个编码器和三个不完全相同解码器的结构;...
关键词：图像处理 脑肿瘤分割 卷积神经网络 磁共振成像(MRI) 多任务学习 
基于对比学习的非对称编解码结构的心脏MRI分割研究
《计算机工程》2024年第8期290-300,共11页高爽 史轶伦 徐巧枝 于磊 
内蒙古自治区自然科学基金(2021MS06031);内蒙古师范大学基本科研业务费专项资金(2022JBYJ034);内蒙古自治区“十四五”社会公益领域重点研发和成果转化计划项目(2022YFSH0010);“无穷维哈密顿系统及其算法应用”教育部重点实验室开放课题(2023KFYB06)。
全监督方法在心脏磁共振成像(MRI)分割任务中的成功依赖于大规模标记数据集,然而由于患者隐私及人工标注困难等问题,心脏MRI标注数据规模较小,使全监督方法面临挑战。基于半监督的对比学习方法,设计双分支编码与单分支解码的心脏MRI分...
关键词：对比学习 动态自适应加权 医学图像分割 心脏磁共振成像 联合损失函数 
用于颈椎MRI分割的多尺度特征融合注意力网络模型被引量：1
《计算机工程》2023年第10期298-304,312,共8页周静 钟原 李平 杨毅 马立泰 张涛 
国家自然科学基金(61873218);西南石油大学创新基金(642)。
近年来,基于深度学习的医学图像辅助诊断逐渐成为主流,但常见的医疗锥体分割模型缺乏对颈椎细节信息的提取,导致锥体分割不完整或边缘相对模糊。为了提高颈椎MRI图像的分割精度,基于ResNet构建一种多尺度特征融合注意力(MSFFA)网络模型...
关键词：颈椎分割 注意力机制 多尺度融合 特征增强 卷积神经网络 
Attention U-Net在前列腺MRI分割中的应用
《福建电脑》2023年第10期26-29,共4页王卓雅 娄成雨 缪心闯 赖小波 
随着国内前列腺特异性抗原筛查的普及,每年检出的有前列腺问题的病例呈现出上升趋势。高精度的前列腺的可靠和自动分割对于医生诊断和治疗前列腺癌具有深远的意义。本文提出一种新的前列腺MRI数据分割方案,通过在U-Net引入Attention机制...
关键词：前列腺癌 磁共振图像 自动分割 
基于深度学习对前列腺及前列腺癌MRI分割的研究进展
《国际医学放射学杂志》2023年第3期322-325,332,共5页朱静逸 李海庆 金倞 耿道颖 
前列腺癌的早期诊断有助于提高治愈率以及病人生存率。随着人工智能(AI)技术的逐渐成熟,计算机辅助诊断前列腺癌的技术也在迅速发展,然而将其常规用于临床仍然存在许多挑战。对常用的前列腺MRI公开数据集进行了系统梳理,并对基于卷积神...
关键词：前列腺癌 深度学习 磁共振成像 计算机辅助诊断 图像分割算法 
面向3维心脏MRI分割的半监督双任务交叉一致性约束网络被引量：2
《中国图象图形学报》2023年第4期1198-1211,共14页苏逸欣 肖志勇 
江苏省优秀青年基金项目(BK20190079)。
目的针对人体组织器官及病灶区域的3维图像分割是计算机辅助医疗诊断的重要前提,是医学影像3维可视化的重要技术基础。深度学习方法在医学图像分割任务中的成功通常取决于大量有标注数据。半监督学习利用未标注数据容易获取的优点,在模...
关键词：医学影像 半监督学习 3维图像分割 一致性正则 核磁共振图像(MRI) 
基于Ghost Module的轻量级脑肿瘤3D MRI分割研究
《长春工业大学学报》2022年第6期686-692,共7页刘丽伟 赵强 
吉林省教育厅科学技术研究规划项目(JJKH20210738KJ)。
针对当下三维CNN对脑肿瘤MRI分割时训练参数量过大、网络收敛性差、训练时间过长的问题,提出S-GG Net。先通过对轻量级结构Ghost Module进行改进形成Shuffle-Ghost Module;并以此为基础单元形成两种残差结构,网络仿造U-Net结构分别对网...
关键词：脑肿瘤分割 3D MRI 轻量级改进 S-GGNet 
基于三维卷积神经网络对脑MRI海马体的高效分割研究被引量：2
《中国数字医学》2022年第1期8-14,共7页王正旭 赵文兵 蔡越江 徐频捷 刘瑶 高铎 耿左军 王玉昭 
河北省科技厅-河北医科大学“厅校会商基金-科技创新”项目(2020TXJC01)。
目的:阿尔茨海默病在临床诊断中因难以量化海马体萎缩程度而难以确诊,耽误了尽早治疗干预。提出采用基于深度学习的三维卷积神经网络对患者的脑核磁影像数据进行像素级语义分割,实现高效的自动化脑区分割,辅助医生临床诊断。方法:数据来...
关键词：深度学习 阿尔茨海默病 MRI分割 三维卷积 
MRI分割在肿瘤放疗中的应用研究被引量：2
《中华放射肿瘤学杂志》2021年第10期1094-1098,共5页孙佳伟 毕卉 倪昕晔 
江苏省卫健委面上项目(M2020006);常州市卫健委青年项目(QN201932)。
MRI技术无辐射,软组织分辨率高,因此MR引导下的放疗现已成为放疗领域的热点研究工作。放疗中精确勾画靶区是非常关键的,目前多为手动分割,耗时、主观且缺乏一致性,自动图像分割可以在不降低分割质量前提下提高效率和可重复性。本文综述...
关键词：磁共振引导 自动图像分割 肿瘤/放射疗法 
面向心脏MRI分割的半监督空间一致性约束网络
《计算机辅助设计与图形学学报》2020年第7期1145-1153,共9页李才子 刘瑞强 司伟鑫 袁志勇 王平安 
国家自然科学基金(U1813204,61802385).
精准分割心脏磁共振图像(MRI)分割对于心脏功能分析至关重要.当前基于数据驱动的神经网络模型极大地促进了心脏MRI分割的发展,然而对标注数据的依赖极大地限制了神经网络模型在心脏MRI分割领域的应用.为了降低神经网络模型对于标注数据...
关键词：心脏MRI分割 空间一致性约束 半监督学习 无监督数据增强 深度学习 
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