本研究报告了一个基于大脑磁共振成像(MRI)的区分精神分裂症患者和健康对照受试者的框架。对来自公开数据集的144名受试者(72名精神分裂症患者和72名健康对照组)的静息状态功能磁共振数据使用基于三维卷积神经网络3D-CNN的深度学习分类框架和基于独立成分分析(ICA)的特征进行研究。 结果:我们实现了98.09±1.01%的十折...
本研究报告了一个基于大脑磁共振成像(MRI)的区分精神分裂症患者和健康对照受试者的框架。对来自公开数据集的144名受试者(72名精神分裂症患者和72名健康对照组)的静息状态功能磁共振数据使用基于三维卷积神经网络3D-CNN的深度学习分类框架和基于独立成分分...
本研究报告了一个基于大脑磁共振成像(MRI)的区分精神分裂症患者和健康对照受试者的框架。对来自公开数据集的144名受试者(72名精神分裂症患者和72名健康对照组)的静息状态功能磁共振数据使用基于三维卷积神经网络3D-CNN的深度学习分类框架和基于独立成分分析(ICA)的特征进行研究。 结果:我们实现了98.09±1.01%的十折...
DeepMedic 这是一个使用双路径的3D CNN,一个是正常分辨率,另一个是下采样输入,这样可以结合局部和更大的上下文信息。 总结 本文中,我们介绍了医学成像行业在处理3D MRI和CT扫描时使用的一些深度学习模型。这些神经网络被设计用来接收3D数据作为输入,以学习DICOM系列身体特定部位的复杂性。 以下是本文所有模型设计的论文...
针对上述问题,本文基于3D CNN对sMRI影像进行分析,实现对AD,MCI与NC的有效分类,以期辅助临床医生提高对AD的诊断准确率和工作效率.本文主要研究内容如下: (1)基于3D CNN模型的图像块划分方式在AD分类中的研究.针对在AD研究中图像块划分方式的最优选择尚不明确的问题,基于"阿尔茨海默病神经影像学计划"(Alzheimer''s...
这是一个使用双路径的3D CNN,一个是正常分辨率,另一个是下采样输入,这样可以结合局部和更大的上下文信息。 总结 本文中,我们介绍了医学成像行业在处理3D MRI和CT扫描时使用的一些深度学习模型。这些神经网络被设计用来接收3D数据作为输入,以学习DICOM系列身体特定部位的复杂性。
用于实时MRI脑部肿瘤分割的3D膨胀多纤维网络 3D Dilated Multi-Fiber Network for Real-time Brain Tumor Segmentation in MRI (MICCAI2019) 贡献 ①提出了一个轻量级且高效的3D CNN来实现实时的脑部肿瘤分割,主要在于网络结构的创新,在保持高分割准确率的前提下大大减少了计算成本。 ②设计了一个多纤维(MF)和膨胀...
这是一个使用双路径的3D CNN,一个是正常分辨率,另一个是下采样输入,这样可以结合局部和更大的上下文信息。 总结 本文中,我们介绍了医学成像行业在处理3D MRI和CT扫描时使用的一些深度学习模型。这些神经网络被设计用来接收3D数据作为输入,以学习DICOM系列身体特定部位的复杂性。
然而,基于MRI自动分割半月板预测KOA发生的潜力尚不清楚。因此,中山大学电子与通信工程学院丘昌镇助理教授、南方医科大学第三附属医院(广东省骨科研究院)影像科张晓东教授团队此次研究旨在构建半月板MRI自动分割的深度学习模型基础上,进一步利用3D卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)构建半月板MRI预测KOA发生的...
然而,在三维cnn中,内存消耗量高仍然是一个问题。而且,大多数方法都不包含不确定性信息,这在医学诊断中尤为重要。本文是3D encoder-decoder的结构,采用基于patch方法训练 ,以减少内存消耗,减少不平衡数据的影响。然后,使用不同的训练模型创建一个集成,利用每个模型的属性,从而提高性能。此外,提出了一种混合分割方法,...