3类严重程度,6级不确定性!德州大学等首创全新胸部X光数据集,登IEEE TMI 简介:【10月更文挑战第14天】德州大学等机构的研究人员推出了一种新的胸部X光数据集,通过引入临床不确定性和严重程度标签及多关系图学习方法,提高诊断准确性。数据集包含六个级别的不确定性和三个级别的疾病严重程度标签,有助于医生更准确地...
N. Wu et al., "Deep Neural Networks Improve Radiologists’ Performance in Breast Cancer Screening," in IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 39, no. 4, pp. 1184-1194, April 2020, doi: 10.1109/TMI.2019.2945514.
[IEEE TMI | 论文简读] 基于深度学习的图像生成中噪声和分辨率的线性化分析 关注作者 关注我,不错过每一次更新。使用DNSPod,实现在外也可访问群晖NAS 文档建议反馈控制台 登录/注册 首页 学习 活动 专区 工具TVP 腾讯云架构师技术同盟 文章/答案/技术大牛 发布...
发现脑科学研究缺乏一个靠谱的脑图谱，所以，我们的项目设计了有三个主题：脑图谱、脑连接、疾病的脑网络表征。该项目绘制的“脑网络组图谱”临床影响就很深远，因为有很多临床应用场景，包括精准诊疗的生物标志、治疗和调控靶区等等。周少华：我非常同意蒋田仔教授观点。我博士做人脸识别，后来“误打误撞”加入西门子医...
众所周知,三维医学图像分割任务的注释是费力、费时、费钱的。考虑到片间和卷间存在的相似性,作者认为描绘方式和模型结构应该是紧密结合的。 在本文中,通过引入一种非常稀疏的标注方式,即每张三维图像只标注一个切片,本文研究了一种新颖的几乎没有监督的分割设置,只有少数稀疏标注的图像和大量的未标注的图像。为了实现...
半监督学习(SSL)方法有望减少对标注的需求,但当数据集大小和标注图像数量较小时,其性能仍然有限。利用具有相似解剖结构的现有注释数据集来辅助训练具有改进模型性能的潜力。然而,由于图像模态甚至目标域中的不同器官,它还受到跨解剖域移动的挑战。为了解决这个问题,本文提出了用于跨解剖域自适应的对比半监督学习(CS-...
期刊投稿地址:http://mc.manuscriptcentral.com/tmi-ieee 自引率:5.60%研究方向:医学-成像科学与照相技术 出版地区:UNITED STATES SCI期刊coverage:Science Citation Index Expanded(科学引文索引扩展) NCBI查询:PubMed Central (PMC)链接全文检索(pubmed central) ...