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最新医学影像技术

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KPIs2024——肾脏病理学图像分割

图像分析函数模型数据图像分割

今天将分享肾脏病理学图像分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。

医学处理分析专家

2024-04-22

1640

XPRESS2022——基于骨架的白质轴突3d分割

存储测试模型数据网络

对于XPRESS挑战，目标是分割测试数据集，使得对应于每个有髓轴突的体素由相同分割ID标记，对应于不同轴突的体素由不同分割ID标记。训练和验证数据集以及金标准注释作为训练数据。提交格式是图像体积，其中每个体素的值是一个分割ID。这些分割将与金标准追踪进行比较以计算准确度分数。由于大多数分割算法目前需要像素级金标准（而不是骨架）进行初始训练，提供了有限数量的像素级金标准。参与者将开始在体素级金标准上进行训练，然后使用更大体积的骨架 GT 来增强训练。然而，也可以仅在骨架或体素方面的GT上进行训练。参与者将可以灵活地使用提供的注释中的一个或两个来训练模型，并提交对测试体积的体素预测。

医学处理分析专家

2024-04-15

950

Lightmycells2024——明场到荧光成像挑战赛

数据库测试开发数据网络

为了获得荧光显微镜图像，需要用特定的荧光探针和染料对细胞进行手动生化标记处理，既耗时又昂贵。但是，所研究的细胞本身可能会受到荧光显微镜过程的干扰，包括暴露于激发光（光毒性）和探针本身。由于光毒性随着光照而增加，因此会损害长期成像。同样，通过光漂白使荧光团变暗限制了图像的信噪比。此外，添加标记是一种侵入性方法。荧光团可能会阻碍其靶标的分子相互作用，并且蛋白质过度表达会增加其在细胞质中的浓度，从而破坏调节过程。更糟糕的是，荧光团本身可能具有细胞毒性。由于荧光显微镜会引起时间和功能扰动，因此限制实验中使用的荧光探针的数量对于实时显微镜至关重要。相反，明场、相差和 DIC 等无标记透射光显微镜是非侵入性的，光毒性急剧降低，并且在整个采集过程中保持信号质量。这一挑战的生物学目的是从明场图像中恢复计算机荧光图像。

医学处理分析专家

2024-04-15

780

DREAMING2024——在医学新兴应用中通过修复方法来缩小与现实的误差

测试对象数据网络增强现实

虽然增强现实 (AR) 在医学领域得到了广泛研究，但它仅代表了改变真实环境的一种可能性。其他形式的介导现实 (MR) 在医学领域很大程度上仍未得到探索。缩小现实（DR）就是这样一种模式。DR是指通过用背景虚拟替换真实对象来从环境中移除真实对象。与AR 相结合，可以创建强大的MR环境。尽管DR引起了更广泛的计算机视觉和图形社区的兴趣，但尚未在医学中广泛采用。然而，DR在医疗应用中具有巨大的潜力。例如，当空间和术中视野受到限制，并且外科医生对患者的视野被破坏性医疗器械或人员进一步遮挡时，DR方法可以为外科医生提供手术部位的无障碍视野。最近，深度学习的进步为实时应用铺平了道路，无需事先了解当前场景即可提供令人印象深刻的成像质量。具体来说，深度修复方法是 DR 最有前途的方向。

医学处理分析专家

2024-04-15

890

aidasub-cleceliachy2015——内窥镜图像检查中异常检测

异常优化测试数据算法

乳糜泻是一种免疫介导的肠病，由接触麸质和类似蛋白质引发，影响遗传易感人群，增加其患不同并发症的风险，如恶性淋巴瘤、小肠肿瘤、口咽肿瘤、骨质疏松症和骨折。在临床实践中，乳糜泻的诊断是通过诊断性肠活检和伴随的乳糜泻血清学阳性来进行的。乳糜泻引起的小肠粘膜损伤涉及不同程度的内窥镜相关病变，这些病变不易识别：即使使用变焦内窥镜检查，其总体敏感性和阳性预测值也很差。

医学处理分析专家

2024-04-15

660

Leukemia2019——白血病二分类

数据网络机器学习深度学习测试

今天将分享白血病二分类完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。

医学处理分析专家

2024-04-15

700

HEp-2_cell_classification2018——细胞荧光显微喉癌分类

函数数据优化 cell 测试

间接免疫荧光（IIF）是一种通过荧光标记的二级抗体间接检测患者血清中特定抗原的自体抗体的技术，广泛应用于如系统性红斑狼疮等自身免疫疾病的诊断。HEp-2细胞，因其表达多种细胞核抗原，成为IIF实验的理想基质，尽管存在来源争议，现认为是人类乳突病毒相关宫颈腺癌细胞。

医学处理分析专家

2024-04-03

840

ANHIR2019——自动非刚性组织学图像配准之AI形变场配准方法

数据网络工具函数集合

在数字病理学中，最简单但最有用的功能之一是直观地比较连续的组织切片（切片），这需要将图像对齐。需要图像对齐的其他相关应用包括3D重建、图像融合等。图像对齐使病理学家能够评估患者在单个区域中的多个标记物的组织学和表达。此外，由于组织处理和预分析步骤，切片可能会遭受非线性变形。也就是说，它们会在各个部分之间拉伸并改变形状。目前，只有少数自动对齐工具能够以足够的精度和合理的处理时间处理大图像。

医学处理分析专家

2024-04-02

1090

ANHIR2019——自动非刚性组织学图像配准之传统非刚性配准方法

工具集合数据性能 target

在数字病理学中，最简单但最有用的功能之一是直观地比较连续的组织切片（切片），这需要将图像对齐。需要图像对齐的其他相关应用包括3D重建、图像融合等。图像对齐使病理学家能够评估患者在单个区域中的多个标记物的组织学和表达。此外，由于组织处理和预分析步骤，切片可能会遭受非线性变形。也就是说，它们会在各个部分之间拉伸并改变形状。目前，只有少数自动对齐工具能够以足够的精度和合理的处理时间处理大图像。

医学处理分析专家

2024-04-02

960

PatchCamelyon2018——病理图像乳腺癌转移分类比赛

卷积神经网络测试模型数据网络

间接免疫荧光（IIF）是一种通过荧光标记的二级抗体间接检测患者血清中特定抗原的自体抗体的技术，广泛应用于如系统性红斑狼疮等自身免疫疾病的诊断。HEp-2细胞，因其表达多种细胞核抗原，成为IIF实验的理想基质，尽管存在来源争议，现认为是人类乳突病毒相关宫颈腺癌细胞。

医学处理分析专家

2024-04-02

1060

SMILE-UHURA Challenge 2023——超高分辨率 7T 磁共振血管造影血管分割

深度学习部署数据算法系统

颅内动脉瘤、动静脉畸形和缺血性卒中的诊断和治疗通常依赖于脑血管系统的高分辨率 3D 图像。3D 形态分析、治疗模拟和治疗指导的使用推动了现有血管形态学和拓扑分析技术的发展和改进，但所有这些技术都强烈依赖于从血管造影图像中准确分割脑血管系统。众所周知，这项任务是一个具有挑战性的问题，由于存在多个小血管、目标结构的内在稀疏性、不均匀的对比分布以及复杂而独特的解剖结构。尽管困难重重，但血管分割仍然是医学图像评估辅助领域中一个潜在的相关问题1.这些分割主要用于脑血管系统的形态学和拓扑学分析，从而可以进行血流模拟2（通常为计算流体动力学 - CFD），以及血管内治疗的部署模拟和指导3（例如，在脑动脉瘤上）。因此，挑战赛集中在获取精确且连接的脑血管分段上，这些分段密集地覆盖了从每个图像的主供血动脉分支的血管。

医学处理分析专家

2024-04-02

1100

医学图像处理案例（二十四）——基于cuda小波变换和cuda脉冲耦合神经网络的图像融合

模型神经网络图像处理 cuda torch

图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。

医学处理分析专家

2024-04-02

1091

医学图像处理案例（二十三）——基于cuda的小波变换的3d图像融合

图像处理 cuda import 函数重构

图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。

医学处理分析专家

2024-04-02

1460

MuReD2022——多标签视网膜疾病分类

工作函数模型数据标签

视网膜是眼睛的主要组成部分之一，支持视觉功能。它位于眼睛的后部，其主要工作是将进入眼睛的光转换为电信号，通过视神经传递到大脑。由于其性质，视网膜既可以反映仅限于眼睛的疾病的发生，也可以反映更广泛的生理状况，特别是循环系统和脑部疾病。年龄相关性黄斑变性(ARMD)、糖尿病性视网膜病变(DR)和青光眼等疾病每年导致全球超过1000万人失明。事实上，青光眼是发达国家第二大最常见的失明原因，ARMD是50岁以上人群失明的最常见原因，针对25 至 74 岁年龄段的人群DR是视力丧失的最重要原因之一。定期检查视网膜可以支持在出现任何症状之前早期诊断疾病。早期诊断至关重要，因为早期检测可以防止患者完全视力丧失，并通过及时治疗支持延迟和可能阻止退行性疾病、进行性视网膜萎缩。

医学处理分析专家

2024-04-02

1040

医学图像处理案例（二十二）——基于cuda的小波变换的图像融合

图像处理 cuda torch 函数重构

图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。

医学处理分析专家

2024-04-02

1160

EchoCP2021——经胸超声心动图的PFO诊断

网络优化测试视频数据

经胸超声心动图是一种常用的无创检查方法，用于评估心脏结构和功能。在诊断卵圆孔未闭时，医生会仔细检查心房之间的解剖结构，特别是注视是否存在卵圆孔未闭。卵圆孔是胎儿时期两个心房之间的通道，正常情况下在出生后应该闭合，但有时会残留未闭。医生会观察血流在心房之间的情况。在卵圆孔未闭的情况下，可能会出现血流从左心房到右心房的现象，这种情况称为左向右分流。通过超声心动图可以评估分流的程度和影响。

医学处理分析专家

2024-04-02

1110

Regional_wall_motion_abnormality_echo2023——超声心动图局部室壁运动分割

性能异常测试视频数据

一、Regional_wall_motion_abnormality_echo2023介绍

医学处理分析专家

2024-03-22

730

OCT_ChestX-Ray2017——OCT眼底疾病分类和X-Ray疾病分类

测试函数数据网络优化

视网膜光学相干断层扫描(OCT)是一种成像技术，用于捕获活体患者视网膜的高分辨率横截面。每年大约进行3000万次OCT扫描，对这些图像的分析和解释占用了大量时间。OCT被眼科医生大量使用以获得眼睛视网膜的高分辨率图像，同时也可用于诊断许多视网膜相关的眼病，因此OCT图像对医学图像处理任务中十分重要。

医学处理分析专家

2024-03-21

750

cardiacUDC2023——超声心动图视频四腔室分割

视频数据优化测试函数

超声心动图是一种非侵入性诊断工具，可以观察心脏的所有结构。它可以捕获心脏运动和功能的动态信息，使其成为心脏形态和功能分析的安全且经济高效的选择。心脏结构的准确分割，例如左心室 (LV)、右心室 (RV)、左心房 (LA) 和右心房 (RA)，对于确定重要的心脏功能参数（例如射血分数和心肌）至关重要的。这些参数可以帮助医生识别心脏病、规划治疗和监测进展。因此，开发一种超声心动图视频的自动结构分割方法具有重要意义。

医学处理分析专家

2024-03-21

950

ImageTBAD2021——B 型主动脉夹层自动分割

系统优化函数量化数据

B型主动脉夹层（TBAD）是血液通过主动脉内膜撕裂涌出，导致内膜和中膜分离，并形成假腔（通道），这是最严重的心血管疾病之一。TBAD 每年影响十万分之三的人。大约 20% 的 TBAD 患者在入院前死亡，如果不接受治疗，前 24 小时内每小时有 1-3% 的患者死亡，第一周死亡30%，第 2 周死亡80%，第一年就达到 90%。据报道，通过胸主动脉腔内修复 (TEVAR) 手术和适当的治疗，患者的 30 天死亡率极低，为 10% 或更低。近年来，TBAD因其发病率逐年增加以及疾病预后的严重性而引起了广泛关注。

医学处理分析专家

2024-03-21

760

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