CNN依旧能战:nnU-Net团队新研究揭示医学图像分割的验证误区

论文中详细讨论了各种3D医学图像分割方法的性能,主要通过DiceSimilarityCoefficient(DSC)分数来量化各方法的准确性。以下是一些关键的性能提升数据及其与以前研究的比较:nnU-Net及其变体的性能原始nnU-Net在不同数据集上的DSC分数:BTCV(83.08%),ACDC(91.54%),LiTS(80.09%),BraTS(91.24%),KiTS...

江苏省医学图像人工智能工程研究中心落户常州一院

肿瘤影像基因组学模型开发及应用等方面的研究,建立从数据标准化到图像分割、从基础模型到基因组学模型、从算法构建到临床应用的一站式医学影像AI平台;同时,整合医学影像AI研发的关键资源、技术和信息

最新11个SAM+医学图像创新点,冲Nature!

目前医学图像SAM方向上能够冲顶会的idea有很多。分享我总结的11个最新SAM+医学图像改进方案,并提供了源码,方便大家复现!1.MedSAM:医学图像领域的SAM,2024登Nature2.打破自然图像与医学图像的领域鸿沟SAM-Med2D3.基础分割大模型SAM在1050K医学影像的应用4.SAM-Med3D:三维医学图像上的通用分割模型5.SAM在医学...

创投大咖说·专访东南大学杨冠羽教授:人工智能已在医学影像诊断中...

其中,图像分割是一种非常有用的技术,它可以将医学影像中的图像分成不同的区域,并将每个区域分配给不同的组织、结构或器官。AI技术在医学影像诊断中有哪些应用?杨冠羽:主要有3个方面的应用:(1)CT和MRI影像分析:CT和MRI是临床医学中常用的影像检查方式,但这些图像的分析往往需要耗费大量的时间和精力。AI技术可...

北京理工大学教授段星光:穿刺机器人关键技术与创新应用

图像分割与重建存在三维医学影像分割标注数据少、标注误差大,影响分割和重建精度等难点。基于Atlas解剖先验与深度渲染的医学影像数据增强增广方法,增大训练数据规模、基于深度先验与解耦循环教师网络的半监督医学影像分割方法可实现高质量影像三维重建。②术区多源信息感知技术...

李飞飞团队 AI4S 最新洞察:16 项创新技术汇总,覆盖生物/材料/医疗...

医学影像:提供更全面、更深入的解决方案AI技术在医学影像领域的应用正变得越来越多样化和深入,从辅助诊断到改善工作流程,再到推动个性化医疗,AI正成为医学影像不可或缺的工具(www.e993.com)2024年11月20日。SynthSR转换高分辨率图像并修复病灶SynthSR由麻省理工学院计算机与人工智能实验室开发,通过训练一个超分辨率卷积神经网络(CNN),利用...

腾讯牵头,建成医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台

中国科学院深圳先进技术研究院、明峰医疗、广州互云、医渡云、郑州大学第一附属医院、南方医科大学南方医院、上海全景医学影像诊断中心、海纳医信等10家单位,分别从共性技术的集成开放和开源代码共享、医疗数据基础资源库建设、技术标准建立、软硬件转化、产学研合作模式等五大方向,攻坚制约我国医疗影像AI发展的“卡脖子”...

ISICDM 2021医学图像分割挑战赛收官,三支团队分别斩获5个专项冠军

雷峰网消息，2021年12月19日，ISICDM2021医学图像分割挑战赛决赛顺利举行，来自上海大学计算机工程与科学学院岳晓冬教授团队、南方医科大学生物医学工程学院阳维教授团队、以及东北大学医学与生物信息工程学院齐守良教授团队，在总计2个大项、5个小项的比赛中分获冠军。本次挑战赛由ISICDM2021会议组委会联合天津医科大学总...

每周AI应用方案精选:病理 AI 技术;3D 生物医学图像分割技术

刘凯提出的3D生物医学图像分割技术的framework如下：1.首先将每一个脑部的MRI数据通过核磁共振的四种模态切割出来的，得到的每一个分割就是一张2D的图片;2.分割完之后将四个模态交叉在一起做multi-modal的encoder，encoder主要利用神经网络模型，其网络结构最主要的方面是用四个卷积核，通过batch-...

U-Net 和 ResNet:长短跳跃连接的重要性(生物医学图像分割)

这次,我们来聊一聊用于生物医学图像分割的的一种全卷积神经网络,这个网络带有长短跳跃连接。上次,我已经回顾了RoR(ResNetofResNet,ResidualNetworksofResidualNetworks)(这是2018年的TCSVT论文,如果有兴趣,请访问我的评论。)在RoR中,通过使用长短跳跃连接,图像分类准确性得到提高。实验结果证明了使用长短...