医学影像分割相关论文
肠道息肉是结肠癌早期为数不多的主要症状之一,其诊断方式通常是由医生阅片并标注出息肉病灶区域后进行良恶性息肉鉴别诊断。由于......
第一部分基于CTA的颅内动脉瘤自动化检测和分割的深度学习模型的开发目的:开发基于头颅CTA去骨图像的颅内动脉瘤深度学习算法的自......
对医学影像中器官、组织等目标进行分割,在医学诊断、治疗和预后中起着重要的作用,构建精确且鲁棒的医学影像自动分割系统有着深远......
医学影像分割可以获得丰富的解剖结构和病理信息,是辅助诊断、治疗和术后评估的关键。由于医学影像结构复杂,如肿瘤边界模糊,形状......
医学影像分割是指从患者的诊断影像中辨别出病变的器官、组织或相关区域,描述关于这些区域的轮廓、体积和定位的方法.目前在临床上......
我们通常把人体甲状腺内的肿块称为甲状腺结节,目前该疾病在临床医学上已十分常见。最近的研究表明甲状腺结节的发病率正在逐年递......
语义分割将原始生物医学图像数据转换为有意义的、空间结构化的信息,因此在医学影像分析研究中起着至关重要的作用。尽管最近基于......
该文的研究重点是医学影像的分割方法.由于成像设备和手段的不同,与其他影像相比,医学影像具有形状复杂多样、个体间差异大、信号......
由于现有神经网络方法泛化性能的局限性、医学影像参差不齐的质量以及肿瘤的不规则性和浸润性,应用神经网络全自动分割方法的效果......
甲状腺结节是甲状腺系统的常见病症,恶性结节则会有癌变的风险,针对恶性结节,及时进行诊断治疗后大多数都能够治愈。超声检查是目......
近年来,医学成像技术的快速发展使人们能够获得大量高分辨率的医学影像数据,分别来自X射线、CT、超声及MRI等,这些成像技术现已在......
医学图像分割旨在自动勾勒医学影像中对应着人体结构或病变的区域,对疾病诊断、人体结构区域量化、医学影像可视化等有着重要的意......
图像分割是将图像的前景与背景进行分离,从整个区域中检测出目标区域,从而可以进行下一步的图像处理操作,诸如图像配准与融合,分析......
近年来,随着近视和高度近视患者比例的持续增高以及日益严重的低龄化趋势,近视已经成为全球性的公共卫生问题,病理性近视则更是造......
随着医学成像技术的飞速发展,医学影像在临床疾病诊断与分析过程中发挥了越来越大的作用,其中,精准的组织器官与病灶区域量化分析......
通过CT实现术前胃部肿瘤诊断是一种潜在高效的技术方法,而准确的肿瘤影像分割是实现该方法的关键。为了能够精确地提取到肿瘤区域,......
深度学习在医学影像分割领域得到广泛应用,其中,2015年提出的U-Net因其分割小目标效果较好、结构具有可扩展性,自提出以来受到广泛......
目的：结合全卷积神经网络（Fully Convolutional Network,FCN）和多孔卷积（Atrous Convolution,AC）的深度学习方法,实现放射治疗计划图像......
肝脏肿瘤的评估是结直肠癌肝转移临床诊疗的重要步骤。为了完成腹部CT影像中的肝脏肿瘤自动分割和检测任务,提出一种改进的级联深......
医学影像分割是计算机辅助诊断中的一项基础且关键的任务,目的在于从像素级别准确识别出目标器官、组织或病变区域。不同于自然场......
随着医学影像技术的发展和进步,医生开始大量利用医学影像数据,完成对人体组织或病灶的分割提取、三维重建、分类识别等,逐步形成......
医学图像分割是利用医学图像进行计算机辅助诊断的关键。近年来深度学习在计算机视觉领域取得了令人瞩目的成果,卷积神经网络(Conv......
影像辅助诊断已经成为癌症临床实践和研究中一种行之有效的工具。借助于目前多样化的医学影像采集方法,从传统的X射线到现在最新的......
随着医学成像技术的飞快发展,各种医学影像已经成为医生诊疗工作中的重要参考信息,越来越多的病患也从中受益。但是,繁重的阅片和......
条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets,cGAN)是为了解决生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,GANs)训......
计算机断层血管造影(CTA)影像单纯根据灰度信息无法良好地分离血管组织和骨骼组织.结合CTA影像的灰度特点,提出基于改进的三维区域......
医学影像分割技术是医学影像中的重要技术,医学影像分割的效果直接决定着计算机辅助诊断系统的成败。经过多年的研究,国内外学者已......
影像引导下介入手术导航是使用多种模态的医学影像协助医生将手术器械直接穿刺到患者体内肿瘤内部进行局部治疗的计算机辅助技术,......
通过计算机辅助分析更好地解释影像是医学影像领域长期存在的问题。在影像理解方面,机器学习取得的最新进展有助于识别、检索和分......
