一、医学影像分割有助于临床工作 图像分割在影像学诊断中大有用处。自动分割能帮助医生确认病变肿瘤的大小，定量评价治疗前后的效果。除此之外，脏器和病灶的识别和甄别也是一项影像科医生的日常工作。CT和磁共振的数据都是三维数据，这意味着对器官和病灶的分割就需要逐层进行。如果都是手工分割的话，会给医生带来繁重的工作量。实际上，已经有很多学者提出了许多医学影像的分割方法，但由于医学影像复杂，分割目标多变，仍有很多自动分割问题等待解决。 近年来深度学习在计算机视觉的各个细分邻域都取得了出色的成绩，那么，深度学习如何帮助医
本文分享最近 arxiv 论文 MedSyn: Text-guided Anatomy-aware Synthesis of High-Fidelity 3D CT Images，介绍通过临床诊断报告来生成对应的 3D 肺部 CT 医学图像。
医学图像分割在生物医学图像分析中占有重要地位，也引起了人们的广泛关注。良好的分割结果可以帮助医生进行判断，进一步改善患者体验。
2019年2月7日，武汉某医院急诊科，武汉理工大学职工黄先生（化名）因为胸痛在值班医生的安排下刚刚做完心脏CT，正在焦急等待结果。这一天正好是正月初三，门诊尚未开放，彼时的急诊大厅里乌泱泱全是各种看病的患者，值班医生桌前围满了病患，CT室门前更是“门庭若市”，焦虑写在每一个在走廊里的患者或家属身上，与春节的喜庆格格不入。
研究表明，各类眼科疾病以及心脑血管疾病会对视网膜血管造成形变、出血等不同程度的影响。随着生活水平的提高，这类疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。临床上，医疗人员能够从检眼镜采集的彩色眼底图像中提取视网膜血管，然后通过对血管形态状况的分析达到诊断这类疾病的目的。
上一篇文章给大家分享了生成对抗网络来做超分辨成像，很多读者都说生成的图像效果非常逼真，深刻觉得GAN的强大。今天我将继续给大家分享如何在图像分割上应用生成对抗网络。
本周有点丧，前面几天不是忙于面试就是忙于塞尔达炸鱼，一直没更新，好在这周把这本书读完了，今天再更一篇，终于快要结束了。
今天将分享肺血管分割完整实现版本，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。
医学影像是临床疾病诊断的重要方式，高效精准地从影像中识别出器官结构或病变，是医学影像学的重要课题之一。依据成像原理，医学影像可以粗略分为两类：
雷锋网消息，在新的研究中，人工智能深度学习算法能够准确识别头部CT扫描中9种不同程度的异常。
医学影像是临床疾病诊断的重要方式，高效精准的从影像中识别出器官结构或病变，是医学影像学中重要的课题。根据成像原理，医疗影像可以粗略分为两类： 1.2D成像：一种在可见光下获取的RGB彩照，如眼底彩照、皮肤彩照等 2.3D成像：借助非可见光或其它物理效应，由计算机辅助成像，如CXR/DR(X-Ray)，CT，核磁共振(MRI)等。如CT与MRI数据是多个2D切片沿第三个空间维度堆叠而成的。 图1 各类医学影像 其中，3D影像能够更直观辅助医生提升诊断效率。但医疗影像的读片工作对专业知识要求高，这样繁重且重复
https://www.zhihu.com/question/269914775/answer/586501606
在前面的文章中，已经分享过肺分割案例和脑血管分割案例。有朋友向我提出是否可以对肺部血管进行分割，并让我分享案例教程。那么今天我将分享人体肺部血管分割并生成三维模型的案例。
MPR(Multi-Planar Reformatting)，多平面重建，是将扫描范围内所有的轴位图像叠加起来再对某些标线标定的重组线所指定的组织进行冠状、矢状位、任意角度斜位图像重组。MPR适用于任一平面的结构成像，以任意角度观察正常组织器官或病变，可以显示腔性结构的横截面以观察腔隙的狭窄程度、评价血管受侵情况、真实地反映器官间的位置关系等。
上一篇给大家介绍了深度学习在医学影像上分割的应用，这一篇我将分享深度学习在医学影像上检测应用。
人工智能（AI）在医学影像诊断中的成功应用使得基于人工智能的癌症成像分析技术开始应用于解决其他更复杂的临床需求。从这个角度出发，我们讨论了基于人工智能利用影像图像解决临床问题的新挑战，如预测多种癌症的预后、预测对各种治疗方式的反应、区分良性治疗混杂因素与进展，肿瘤异常反应的识别以及突变和分子特征的预测等。我们综述了人工智能技术在肿瘤成像中的发展和机遇，重点介绍了基于人工的影像组学方法和基于深度学习的方法，并举例说明了它们在决策支持中的应用。我们还解决了临床应用过程中面临的挑战，包括数据整理和标注、可解释性以及市场监管和报销问题。我们希望通过帮助临床医生理解人工智能的局限性和挑战，以及它作为癌症临床决策支持工具所能提供的机会，为他们揭开影像组学人工智能的神秘面纱。
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近年来AI医学蓬勃发展，以“腾讯觅影”为代表的AI医学解决方案快速进入多种疾病的诊断核心环节。
今天（2023.1.9） arXiv.CV 上有7篇医学影像处理与识别相关论文。不过粗略看来，医学影像类的论文，很多都是直接使用已有模型（甚至都不是最先进的模型），加以应用就可以了。
最初，GAN在被提出时，是一个无监督（无条件）的生成框架：例如在图像合成中，将随机噪声映射到逼真的目标图像。
近年来，快速发展的深度学习技术已经渗透进了各行各业，医疗方面也不例外。这篇文章我主要介绍如何使用深度学习计算机视觉方法对CT扫描中的肝脏和肝脏肿瘤进行分割。
Github链接：https://github.com/yyyujintang/Awesome-Mamba-Papers/blob/main/README.md
第二，最大密度投影。它适用于高密度的组织结构，如CTA血管壁的钙化和气管通畅情况等。
今天将分享Unet的改进模型SAUNet，改进模型来自2020年的论文《Shape Attentive U-Net for Interpretable Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
本期他将带我们学习他的最新的利用深度学习进行CT重建的IEEE TMI论文，背后的思想同样适合于其它计算成像领域。
在前面的文章中，已经分享过肺部气管分割案例，当时是采用区域生长方法来实现气管分割的，今天我将分享另外一种方法来对肺部气管分割并生成三维模型的案例。
我们提出了一种新的方法，将不成对的对比度计算机断层扫描（CT）转换为非对比度CT扫描，反之亦然。解决这项任务有两个重要的应用：（i）为注射造影剂不是一种选择的患者自动生成对比CT扫描，以及（ii）通过在配准前减少造影剂引起的差异来增强对比CT和非对比CT之间的对准。我们的方法基于循环一致的生成对抗性卷积变换器，简称CyTran。由于循环一致性损失的积分，我们的神经模型可以在未配对的图像上进行训练。为了处理高分辨率图像，我们设计了一种基于卷积和多头注意力层的混合架构。此外，我们还介绍了一个新的数据集Coltea-Lung-CT-100W，其中包含从100名女性患者中收集的3D三相肺部CT扫描（共37290张图像）。每次扫描包含三个阶段（非造影、早期门静脉和晚期动脉），使我们能够进行实验，将我们的新方法与最先进的图像风格转移方法进行比较。我们的实证结果表明，CyTran优于所有竞争方法。此外，我们表明CyTran可以作为改进最先进的医学图像对齐方法的初步步骤。
ScienceAI编译 编辑：文龙 本文介绍图神经网络（GNN）用于医疗诊断和分析的一篇综述文章《Graph-Based Deep Learning for Medical Diagnosis and Analysis: Past, Present and Future》。 随着数据驱动的机器学习研究的进步，探索如何利用机器学习来分析医疗数据变得至关重要。现有方法的一个主要限制是人体生理信息的数据结构通常是不规则的和无序的，很难将这些数据网格化为易于分析处理的格式。而图表神经网络通过边连接交互节点，并可以将
计算机视觉领域有三大问题：图像分类、目标检测以及图像分割。前两类问题及应用在公众号之前的文章里都有介绍，那么今天我们就来介绍剩下的图像分割问题，并以医学图像分割为例介绍它在现实中的应用。
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日，在机器之心 AI 科技年会上，数坤科技研发副总裁危夷晨发表了主题演讲《AI 在医疗影像的应用和探索》，对 AI + 医疗影像行业进行了全面的介绍。 以下为危夷晨在机器之心 AI 科技年会上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 感谢机器之心邀请我来参加这次活动，我是数坤科技的危夷晨。 我长期从事计算机视觉方面的科研和产品研发，之前在旷视科技和微软亚洲研究院工作。最近我加入了数坤科技，从事 AI 医疗影像方面的技术研发。 这次的分享主要是一个对于
12月8日，25岁的大疆无人机相机部员工在家猝死，从入职到突然死去才过去5个月，引发舆论哗然；在这之前的10月20日，互联网保险大特保创始人兼CEO周磊突然去世，享年45岁。猝死早已不是什么新鲜话题，但年轻人猝死的发生仍然在震惊着社会。
当一名儿童有类似中风的症状时，必须明确的关键问题包括：确认中风而不是假性卒中、中风发病机制、脑损伤的病理生理学以及恢复潜力的评估。在未来十年中，技术进步将使脑血管病的多个阶段，包括预防中风、急性中风和中风后康复，都能得到更好的监测和个性化治疗。神经影像学在每个领域都可能发挥核心作用，新的神经影像学方法的重点将不仅着重于绘制先前组织损伤的分布图，还将扩展到分子和血液动力学生物标记物，这些标记物可量化组织功能和健康状况，从而对患者进行分类以进行预防性治疗和优化治疗方法。
整个心脏亚结构的准确计算、建模和分析对于临床应用的开发非常重要。然而，整个心脏图像的分割和配准具有挑战性，目前仍然严重依赖手动操作，这既费时又容易出错。挑战赛提供了 120 例在真实临床环境中采集的多模态心脏图像。它旨在为各种研究小组创建一个公开和公平的竞争，以测试和验证他们的方法，特别是对于多模态全心分割。
今日研究为继续上次论文中的一个内容：U-Net网络，于是找了一篇经典论文，并学习论文及代码解读。在学习U-Net网络后，使用U-Net神经网络提取视网膜纹理血管。
今天将分享Unet的改进模型MA-UNet，改进模型来自2020年的论文《MA-Unet: An improved version of Unet basedon multi-scale and attention mechanism for medical image segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
1.Globally Guided Progressive Fusion Network for 3D Pancreas Segmentation（MICCAI 2019：用于三维胰腺分割全局引导的渐进融合网络）
此前，有研究人员指出：目前只有约20%的癌症患者能从免疫疗法中受益。免疫疗法不同于化疗，它只使用药物帮助免疫系统对抗癌症，而不是用药物直接杀死癌细胞。基于此，拥有一种可以匹配患者免疫治疗方式的人工智能工具，无疑是能够显著降低医疗成本的。
今天来简单归纳一下，医学图像分割的内容，还有很多代表性的工作在之后的文章中不断更新，由于同一个网络结构可能在不同的数据集上表现出不一样的性能，在具体的任务场景中还是要结合数据集来选择合适的网络。
UNet 可以算是 FCN 的一种变体，是最常用、最简单的一种分割模型，简单、高效、易懂、容易构建，且可以从小数据集中训练。2015 年，UNet 在论文 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 中被提出 。
今天给大家介绍的是孟加拉工程技术大学Tanvir Mahmud课题组发表在“IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS”上的一篇文章” CovTANet: A Hybrid Tri-level Attention Based Network for Lesion Segmentation, Diagnosis, and Severit”。控制COVID-19流行病的传播面临的一个巨大的挑战是如何快速准确的诊断。作者在这篇文章中提出了混合网络CovTANet用于COVID-19的早期诊断，病灶分割和严重性预测。通过引入了多阶段优化策略解决了复杂诊断挑战，早期阶段初步优化分割网络，在分割模型编解码阶段引入了 减少语义鸿沟和多尺度特征平行化快速收敛的三级注意力机制的分割网络((TA-SegNe)。实现在通道、空间和像素的三级注意力机制使网络更快更高效概括了嵌入在特征图的上下文信息。通过在大型公开数据集上实验显示模型在三个任务取得了出色的表现，这表明了现阶段COVID-19大流行中该模型的有效性。
医学影像数据是非常珍贵的资源，收集和标注要耗费很大的人力和财力。今天这篇文章我将分享目前为止做过的医学影像诊断的一些公开数据集。 1、数字视网膜图像的血管提取（DRIVE）数据库 DRIVE数据库用于研究视网膜图像中的血管分割，由40组图像组成。下载地址：http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/download.php
DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准（ISO 12052）。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式，可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。DICOM可以便捷地交换于两个满足DICOM格式协议的工作站之间。目前该协议标准不仅广泛应用于大型医院，而且已成为小型诊所和牙科诊所医生办公室的标准影像阅读格式。 DICOM被广泛应用于放射医疗、心血管成像以及放射诊疗诊断设备（X
今天将分享肺动脉分割完整实现版本，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。
近日，微软HoloLens 2首次亮相于在西班牙巴塞罗那举行的世界移动通信大会（MWC）。基于飞利浦Azurion图像引导治疗平台和微软HoloLens 2全息计算平台的最新技术，两家公司展示用图像引导微创治疗的新型增强现实应用，打造未来手术室的混合现实概念产品。
吴恩达团队建立了一种基于CTA的颅内动脉瘤自动检测深度学习模型，模型显著提高了临床医生的敏感性，准确性和评估者间可靠性。团队未来的工作是进一步调查这个模型的表现，并应用其他机构和医院的数据。
辅助诊断只是AI在医疗影像应用的一个点，西门子正在做的是提供更多的点，并连接成一根链条
磁共振成像（MRI）是利用原子核在磁场内所产生的信号经重建成像的一种技术。人体内的氢质子分布最广，含量最高。每一个氢质子可被视为一个小磁体，正常情况下，这些小磁体自旋轴的分布和排列是杂乱无章的，若人体置于一个强大的外磁场内时，这些小磁体的自旋轴将按磁场的方向重新有规律地排列，此时施加一个能够影响磁场方向的射频脉冲，使其产生共振，当射频脉冲停止后，磁场会恢复到原来的状态，并以射频信号的形式释放出吸收的能量，这个射频信号被接收后，经计算机处理再重建成图像。
“医生提供的服务跟其他的服务业完全不一样，我们面对的是一个个鲜活的生命。如果我把一位患者治好了，挽回的不仅仅是一条生命，更可能是整个家庭的希望。”
今天将分享体电子显微镜生物血管分割完整实现版本，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。
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