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CMRxMotion2022—— 呼吸运动下心脏MRI分析挑战赛

CMR 成像质量易受呼吸运动伪影的影响。挑战赛目标是评估呼吸运动对 CMR 成像质量的影响,并检查自动分割模型在不同呼吸运动水平下的鲁棒性。心脏磁共振 (CMR) 成像是目前评估心脏结构和功能的金标准模式。基于机器学习的方法在以前的 CMR 挑战(例如 ACDC、M&Ms)中取得了显着的性能。然而,在临床实践中,模型性能受到不一致的成像环境(例如,供应商和协议)、人口变化(正常与病理病例)和意外的人类行为(例如,身体运动)的挑战。通过将训练有素的机器学习模型暴露于“压力测试”中的极端情况来调查潜在的故障模式很有用。迄今为止,模型通用性方面的现有挑战大都集中在供应商可变性和解剖结构变化上,而对人类行为的影响的探索较少。对于 CMR 采集,呼吸运动是主要问题之一。有急性症状的患者不能遵守屏气指令,导致图像质量下降和分析不准确。

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LDCTIQAC2023——低剂量计算机断层扫描图像质量评估

图像质量评估 (IQA) 在计算机断层扫描 (CT) 成像中极为重要,因为它有助于 辐射剂量的优化和医学成像中新算法的开发,例如 恢复。此外,由于过量的辐射会对患者造成有害影响,因此从低剂量图像生成高质量图像是医学领域的热门话题。然而,尽管峰值信噪比 (PSNR) 和结构相似性指数度量 (SSIM) 是 这些算法使用最广泛的评估指标,但它们与放射科医生对图像质量的看法的相关性已被证明是 在以前的研究中不足,因为他们根据数字像素值计算图像分数。此外 ,由于需要原始参考图像来计算这些指标 ,因此它们在实际临床环境中无效,由于辐射剂量会给患者带来风险,因此通常不可能获得原始、高质量的图像。为了克服这些限制,一些研究旨在开发一种 无参考的新颖图像质量指标,该指标与放射科医生对没有 任何参考图像的图像质量的看法密切相关 。

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【学术】Google介绍了卷积神经网络NIMA模型,可对图像做出评估

图像质量和美学的量化一直是图像处理和计算机视觉的一个长期存在的问题。虽然技术质量评估涉及到测量像素级的退化,如噪声、模糊、压缩失真等,但美学评估捕获了图像中与情绪和美感相关的语义层次特征。最近,用人工标记数据训练的深层卷积神经网络(CNNs)被用来处理特定类图片的图像质量的主观性质,例如景观。但是,这些方法在其范围内是有限的,因为它们通常将图像分类为低质量和高质量两个类。我们的方法预测了评级的分布。这将导致更准确的质量预测,其与地面实况的相关性更高,适用于一般图像。 在“NIMA:神经图像评估”中,我们引入

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DRAC2022——糖尿病视网膜病变分析挑战赛

糖尿病视网膜病变是导致失明的主要原因之一,影响约 78% 的人,糖尿病病史为 15 年或更长时间。DR 经常导致脉管系统结构的逐渐变化并导致异常。DR 是通过目视检查视网膜眼底图像是否存在视网膜病变来诊断的,例如微动脉瘤 (MA)、视网膜内微血管异常 (IRMA)、非灌注区和新生血管。这些病变的检测对于 DR 的诊断至关重要。 已经有一些工作使用眼底图像进行 DR 诊断 。随着越来越受欢迎,OCT 血管造影 (OCTA) 能够在微血管水平上非常详细地显示视网膜和脉络膜血管系统 。特别地,扫描源 (SS)-OCTA 还允许对脉络膜脉管系统进行单独评估。已经有一些工作使用 SS-OCTA 对糖尿病视网膜病变的定性特征进行分级。此外,超宽光学相干断层扫描血管造影成像 (UW-OCTA) 模式显示典型 OCTA 未捕获的视网膜周边病理负担较高。一些作品已经在 DR 分析中使用了 UW-OCTA 。传统的DR分级诊断主要依靠眼底照相和FFA,尤其是PDR,严重危害视力健康。FA主要用于检测有无新生血管。眼底摄影很难发现早期或小的新生血管病变。FA 是一种侵入性眼底成像,不能用于过敏、怀孕或肝肾功能不佳的患者。超宽OCTA可以无创检测DR新生血管的变化,是帮助眼科医生诊断PDR的重要成像方式。但是,目前还没有能够使用 UW-OCTA 进行自动 DR 分析的作品。在DR分析过程中,首先需要对UW-OCTA的图像质量进行评估,选择成像质量较好的图像。然后进行DR分析,例如病变分割和PDR检测。因此,构建灵活、鲁棒的模型以实现图像质量自动评估、病灶分割和 PDR 检测至关重要。为了促进机器学习和深度学习算法在UW-OCTA图像自动图像质量评估、病灶分割和PDR检测中的应用,促进相应技术在DR临床诊断中的应用,提供了一个标准化的超宽(扫描源)光学相干断层扫描血管造影(UW-OCTA)数据集,用于测试各种算法的有效性。有了这个数据集,不同的算法可以测试它们的性能并与其他算法进行公平的比较,并促进相应技术在DR临床诊断中的应用,提供标准化的超宽(扫描源)光学相干断层扫描血管造影(UW-OCTA)数据集,用于测试各种算法的有效性。

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AAAI 2022 Oral | 无需人工标注,清华、快手提出基于参考图像的单张生成图像质量评价方法

机器之心专栏清华大学黄高团队、快手Y-tech团队 这是一篇来自清华大学黄高团队和快手 Y-tech 团队合作的论文,该工作探究了如何在基于参考图像的生成任务中实现对于单张生成图像质量的评价。文中设计的 RISA 模型无需人工标注的训练数据,其评价结果能够与人的主观感受具有高度一致性。本工作已入选 AAAI 2022 Oral。 引言 现有的生成图像评价工作主要基于生成图像的分布对模型「整体」的生成效果进行评价。然而,一个性能优异的生成模型并不代表其合成的「任何一张」图像都具有高质量的效果。在基于参考图像(

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Double FCOS: A Two-Stage Model UtilizingFCOS for Vehicle Detection in VariousRemote Sensing Scenes

在各种遥感场景中进行车辆检测是一项具有挑战性的任务。各种遥感场景与多场景、多质量、多尺度和多类别的图像混杂在一起。车辆检测模型存在候选框不足、正建议采样弱和分类性能差的问题,导致其应用于各种场景时检测性能下降。更糟糕的是,没有这样一个覆盖各种场景的数据集,用于车辆检测。本文提出了一种称为双完全卷积一阶段目标检测(FCOS)的车辆检测模型和一个称为多场景、多质量、多尺度和多类别车辆数据集(4MVD)的车辆数据集,用于各种遥感场景中的车辆检测。双FCOS是一种基于FCOS的两阶段检测模型。在RPN阶段利用FCOS生成各种场景中的候选框。精心设计了两阶段正样本和负样本模型,以增强正建议采样效果,特别是在FCOS中忽略的微小或弱车辆。在RCNN阶段设计了一个两步分类模型,包括建议分类分支和点分类分支,以提高各种类型车辆之间的分类性能。4MVD是从各种遥感场景中收集的,用于评估双FCOS的性能。4MVD上的双FCOS对五类车辆检测的平均准确率为78.3%。大量实验表明,双FCOS显著提高了各种遥感场景下的车辆检测性能。

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