它不仅最小化了人工干预的需求,而且推动了医学图像分析中完全自动化基础分割模型的发展。据我们所知,这是第一个通过集成SAM模型实现医学图像分割的完全自动化的工作;我们在两个涵盖38个器官的3D数据集上验证了MedLAM和MedLSAM的有效性。如表2和表3所示,我们的定位基础模型MedLAM展现了不仅显著优于现有医学定位基础模...
Title题目Cross-view discrepancy-dependency network for volumetric medical imagesegmentation跨视角差异-依赖网络用于体积医学图像分割01文献速递介绍医学图像分割旨在从原始图像中分离出受试者的解剖结构(例如器官和肿瘤),并为每个像素分配语义类别,这在许多临床应用中起着至关重要的作用,如器官建模、疾病诊断和治疗规划(S...
该模型包含一个主干网络(即特征金字塔网络),用于提取 TIL 的多尺度形态特征,检测模块用于定位 TIL 中心,分割模块用于划分 TIL 边界。Razavi 等(2022)提出了一种新型的条件生成对抗网络(cGAN)架构,称为 MiNuGAN,用于双任务的有丝分裂和核分割。该模型改编自原始 pix2pixHD cGAN 架构,采用编码器-解码器设置,结合 ...
为了增强标签精细化网络在初始分割上的泛化能力,采用了标签外观仿真网络,减少了含有合成错误的分割图像与初始分割图像之间的外观差异。通过这些具有外观增强合成错误的分割图像,或初始分割图像,与原始图像一起作为输入,并以真值分割图像作为参考,标签精细化网络可以学习修正这些错误,并将其纳入分割决策中。 我们在两个分割...
背景介绍: transformer在医学图像分析领域的建模长距离依赖方面取得了显着的进步。 现存问题: 当前基于transformer的模型具有几个缺点:(1)由于naive tokens方案,导致现有方法无法捕获重要特征; (2)模型遭受信息丢失的影响,因为它们仅考虑单尺度特征表示; (3)由于没有考虑丰富的语义环境和解剖学上下文,模型生成的分割图还...
Title题目Cross-view discrepancy-dependency network for volumetric medical imagesegmentation跨视角差异-依赖网络用于体积医学图像分割01文献速递介绍医学图像分割旨在从原始图像中分离出受试者的解剖结构(例如器官和肿瘤),并为每个像素分配语义类别,这在许多临床应用中起着至关重要的作用,如器官建模、疾病诊断和治疗规划(...
基于合成错误增强的标签精细化网络用于医学图像分割|文献速递-生成式模型与transformer在医学影像中的应用 Title题目Label refinement network from synthetic error augmentation for medicalimage segmentation基于合成错误增强的标签精细化网络用于医学图像分割01文献速递介绍卷积神经网络(CNN)是许多生物医学影像分割任务的最先进...
本文提出了一种新的标签精细化方法,用于修正初始分割中的此类错误,隐式地融合了标签结构的信息。该方法包含两个创新部分:(1) 生成合成结构性错误的模型,(2) 标签外观仿真网络,用于生成与真实初始分割相似的合成错误分割图像。通过使用这些含有合成错误的分割图像和原始图像,标签精细化网络被训练以修正错误并改进初始...