影像组学研究思路和中标统计

对于医学图像分割任务,可以利用先进的深度学习模型自动分割影像的ROI区域,确定肿瘤所在位置,无需再手动勾画。①U-Net:U-Net包括编码器和解码器部分,具有下采样、上采样和跳跃连接的结构,用于细化图像分割的结果。U-Net可扩展为U-Net++、V-Net和3D-Unet等相似结构,均可用于图像分割。②F-CNNs:全...

【前沿】基于AI影像组学方法,上海交通大学“医工交叉”阐释复杂...

在覆盖162例患儿(上海儿童医学中心、广东省人民医院和湖南省儿童医院)的队列中,研究团队通过注意力机制、V-Net网络、空间向量及体素计算等机器学习方法实现心脏CT图像兴趣区域(RegionofInterest,ROI)的半自动化分割和三维定量特征挖掘,揭示了左心房与肺静脉共汇体积之和(TVLC)、左心房与肺静脉共汇空间平均距离(mD...

全肺影像组学助力慢阻肺高效诊断

该研究基于深度学习全自动分割模型,首次使用全肺影像组学特征联合临床变量,开发出一种精准预测慢阻肺的新方法,并应用诺莫图清晰显示了慢阻肺的患病概率。研究发现,联合临床信息和全肺影像组学特征的模型,在内部验证集和外部验证集中均具有最佳诊断效能。诺莫图的构建,能将复杂的医学图像和数据以直观的方式清晰呈现出来,帮...

江苏省医学图像人工智能工程研究中心落户常州一院

医学图像人工智能可有效缓解医疗资源紧张，辅助医学诊断，减轻医生工作负担，提高诊断效率，推动医疗行业的创新和发展，加速医疗行业的数字化转型和智能化升级，助力健康中国建设。常州一院围绕通用智能发展产业中图像分割中跨模态分割精度低和诊断模型泛化能弱问题，建设医学图像人工智能创新平台，开展基于AI的医学影像数据标准...

...教授:人工智能如何赋能肺结节的临床决策?如何辅助肺叶精准分割...

Dice指数为98.5%,可学习模型与影像科专家人工分割之间的平均重叠率为98.0%。Fischer等[9]在AI-RAD配套框架中,将重建的三维CT图像作为输入,通过对抗性神经网络训练增强了全自动AI算法对肺叶的分割性能。近来深度学习算法,尤其是卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)在CT图像的分析中发挥了重要作用,多种CNN...

慢性阻塞性肺疾病影像预测有了新方法

该研究基于深度学习全自动分割模型,首次使用全肺影像组学特征联合临床变量,开发出一种精准预测慢性阻塞性肺疾病的研究方法,并应用诺莫图清晰显示慢性阻塞性肺疾病的患病概率(www.e993.com)2024年11月20日。研究发现,联合临床信息和全肺影像组学特征的联合模型,在内部验证集和外部验证集中均具有最佳诊断效能。诺莫图的构建能将复杂的医学图像和数据以直观...

基于盆腔超声的深度学习模型在卵巢癌精准诊断中的应用

相比之下,深度学习技术的兴起,为影像组学的发展注入了新的活力。作为一项涵盖多层级、多算法的前沿技术,深度学习,尤其是卷积神经网络,在医学图像分割与分类任务中展现出了卓越的性能,为卵巢癌的精准诊断与治疗策略的制定提供了强有力的技术支持[8]。本研究结果显示,采用深度学习算法的二元分类模型,结合分割后盆腔...

OCR 2024 | 洪楠教授:深度学习在骨肿瘤的研究进展

首先,基于ResNet50训练自动分割模型分割胸椎体,自动分割的Dice系数为0.87±0.01。其次,基于SVM进行影像组学纹理分析,基于从椎体中提取的影像组学特征开发一个两级分类器(正常组vs异常组;如果异常,骨量减少组vs骨质疏松组)一级和二级分类器的预测准确率分别为0.92±0.04和0.94±0.05。该开发的方法可整合到当前的临床...

【述评】肺癌早期诊断新技术与临床应用

影像组学的研究流程为对图像病灶进行识别、分割、赋值和提取、数据分析和模型构建、模型评价。影像不仅是图像,更是数据,影像组学技术将影像信息量化为大量的数字信息,使早期肺癌的检出率和诊断率进一步提升,高通量的影像组学数字化分析和模型应用逐步实现了“虚拟活检”的诊断水平,影像的数据信息与病理信息、基因组学信息...

影像组学辅助磨玻璃结节诊断的研究进展

影像组学从流程上具体包括影像采集、影像重建、影像分割、影像特征提取、选择和分类,建立预测模型,影像数据的信息学分析等。其中图像信息采集、重建是影像组学分析的根本和基础,图像采集、重建质量决定了特征提取、分析的可靠性。此外,影像组学特征的稳定性也和设备、扫描参数以及算法选择等因素相关[20]。影像组学研究中常...