磁共振成像 (MRI) 和正电子发射断层扫描 (PET) 是两种医学成像技术,它们可以提供人体不同方面的补充信息。MRI 提供详细的解剖信息,而 PET 提供功能信息。将 MRI 和 PET 图像融合可以提供更全面的信息,从而提高疾病诊断和治疗的准确性。 深度学习卷积神经网络 (CNN) 已被证明在图像融合任务中非常有效。本文介绍了...
与使用同一公开数据集(Figshare三分类脑MRI数据集)的先前技术比较,所提出的模型实现了更高的准确性,也具有更好的鲁棒性,平均准确率为98.02%,优于8层CNN(94.2%)、8层AlexNet(94.72%)和22层的GoogleNet(93%)。并在Adiopaedia数据集验证了模型对脑肿瘤MRI四...
其中深度学习作为机器学习的一个分支,更善于发掘出高维数据的潜在特征,在训练过程中可以自动学习数据的高级特征。 目前,深度学习可以有效地从医学影像中提取相关特征信息,从而进行鉴别诊断和病变评估。临床上,磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)和正电子发射断层...
文章亮点 这项工作采用了一种新型的轻量级卷积神经网络(CNN)模型,称为GliomaCNN,结合磁共振成像(MRI)扫描,用于对脑肿瘤进行分类。以下几点可以总结本研究的贡献: 图1: 本文提出的方法 1) 利用BraTS 2020数据集,根据肿瘤特征和图像提取特征,将MRI分为LGG和HGG两类。 图2:BraTS数据集包含两个类。(a) HGG和(b)...
在基于 2DMRI 数据的方法中,本文首先将 3DMRI 沿着冠状面切片,每个样本得到 80 张 2DMRI 图片,其次本文提出了一个用于 AD 诊断的双骨干复合网络,并在该骨干网络上融入了通道注意力机制和本文提出的卷积核选择注意力机制。以上网络提取的脑部 MRI 特征,将进一步被输入到带有自注意力机制的循环神经网络 LSTM中,...
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。
全局信息多通路卷积神经网络全自动分割由于传统卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)受卷积核尺度的限制,容易丢失磁共振成像MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑肿瘤图像的全局信息,而且卷积,池化的过程会导致网络浅层的部分信息丢失,造成基于CNN的脑肿瘤分割特征信息不足,分割精度不高.针对上述问题,提出一种具有...
3D CNNN:3D CNN的输入和输出数据是四维的。一般在3D图像上使用3D CNN,例如MRI(磁共振成像),CT扫描(甲CT扫描或计算机断层扫描(以前称为计算机轴向断层或CAT扫描)是一种医学成像 技术中使用的放射学获得用于非侵入性详述的身体的图像诊断的目的)和其他复杂应用程序的DICOM图像(医学数字成像) ...
2022年,来自德国弗劳恩霍夫数字医学研究所的Sina Walluscheck 、 Luca Canalini等人提出了一种多图谱配准方法,将解剖信息从标准的MRI脑图谱传播到CT扫描, 从而获得详细的解剖信息,并在期刊《国际计算机辅助放射学和外科杂志》上发表题为“MR-CT multi-atlas registration guided by fully automated brain structure seg...
我们的配准方法是一种完全自动化的解决方案,用于将MRI图谱图像配准到CT扫描中,从而获得详细的解剖信息。我们提出的CNN分割方法可以用来获取脑室和大脑体积的遮罩,以指导配准。 Figure 图 Fig. 1 Overview of our atlas registration approach: Step (1): automated segmentation of brain structures with CNNs, (2)...