Mixed-UNet: Refined Class Activation Mapping for Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Multi-scale Inference
专题命中 医学影像 :medical image(abstract);MRI(abstract);CT(abstract);diagnosis(abstract)
Comments 12 pages, 7 figures
科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
专题命中 医学影像 :medical image(abstract);MRI(abstract);CT(abstract);diagnosis(abstract)
Comments 12 pages, 7 figures
专题命中 医学影像 :medical image(title,abstract);分类 cs.CV、cs.LG、q-bio
Comments 5 pages, 2 figures, NeurIPS Data-Centric AI Workshop 2021
专题命中 医学影像 :CT(title,comments);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、eess.IV;medical image(comments)
Comments 13 pages, 3 figures, 2 tables. To appear in Head and Neck Tumor Segmentation in PET/CT: The HECKTOR Challenge,Valentin Oreiller et al., Medical Image Analysis,2021, HECKTOR 2021, Lecture Notes in Computer Science, Springer
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);分类 cs.CV、cs.LG、q-bio
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);分类 cs.CV、eess.IV;medical image(journal_ref)
Journal ref Workshop on RV Segmentation Challenge in Cardiac MRI in conjunction with Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention 2012
专题命中 医学影像 :CT(title,abstract);分类 cs.CV、cs.LG、q-bio
Comments 16 pages, 10 figures, 2 supplementary tables
专题命中 医学影像 :medical image(title,abstract);biomedical(comments,journal_ref);分类 cs.CV、cs.LG
Comments Accepted for publication at the Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging (MELBA) (see https://melba-journal.org). Source code at https://github.com/raghavian/LoTeNet_pytorch/
Journal ref Journal of Machine Learning for Biomedical Imaging. 2021:5. pp 1-21. Special Issue: Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) 2020
专题命中 医学影像 :medical image(abstract);MRI(abstract);CT(abstract);pathology(abstract)
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);分类 cs.CV、eess.IV;diagnosis(comments)
Comments This paper has been published as: Van der Velden, B.H.M., Ragusi, M.A.A., Janse, M.H.A., Loo, C.E., Gilhuijs, K.G.A. "Interpretable deep learning regression for breast density estimation on MRI." Medical Imaging 2020: Computer-Aided Diagnosis. Vol. 11314. International Society for Optics and Photonics, 2020
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 q-bio
Comments 22 pages, 11 figures
专题命中 医学影像 :radiology(title,abstract);分类 cs.CV、cs.LG、q-bio
专题命中 医学影像 :medical image(abstract);MRI(abstract);diagnosis(abstract);biomedical(abstract)
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 q-bio
Comments 16 pages, 2 figures, 3 tables
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);分类 cs.CV、cs.LG、q-bio
专题命中 医学影像 :CT(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 q-bio
Comments 6 pages, 14 figures
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);分类 cs.CV、cs.LG、q-bio
Comments Braman and El Adoui contributed equally to this work. 33 pages, 3 figures in main text
专题命中 医学影像 :medical image(abstract);MRI(abstract);CT(abstract);diagnosis(abstract)
Comments 8 pages, camera ready paper, accepted for Artificial Intelligence in Radiation Therapy (AIRT), in conjunction with MICCAI 2019
专题命中 医学影像 :medical image(title,abstract);pathology(abstract);分类 q-bio
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);diagnosis(abstract);分类 q-bio
Comments 46 pages, 5 figures
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);biomedical(abstract);分类 q-bio
恢复诊断价值:超分辨率辅助的资源受限成像中的心电图分类
机构 * Indian Institute of Technology Madras(印度理工学院马德拉斯分校) ; All India Institute of Medical Sciences(全印度医学科学研究所) ; Indian Institute of Technology Hyderabad(印度理工学院海得拉巴分校)
专题命中 医学影像 :MRI(abstract,abstract_cn);CT(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV;medical image(comments)
AI总结 本文研究了基于深度学习的超分辨率技术在低质量2D超声心动图分类中的应用,通过CAMUS数据集验证了SRGAN和SRResNet在提升分类准确率和计算效率方面的有效性。
Comments Accepted at the MICCAI Workshop on "Medical Image Computing in Resource Constrained Settings & Knowledge Interchange (MIRASOL)" 2025
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.IV;biomedical(comments)
Comments To appear at IEEE International Symposium on Biomedical Imaging 2023 (ISBI 2023). Code is available at https://github.com/umgupta/2d-slice-set-networks
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
Comments 19 pages, 10 figures, 2 tables, fetal MRI, head-pose detection, MSER, scan automation, scan prescription, slice positioning, final published version
Journal ref Int J Imaging Syst Technol, 31 (3), 2021, 1136-1154
专题命中 医学影像 :medical image(abstract,journal_ref);MRI(abstract);CT(abstract);pathology(abstract)
Journal ref Medical Image Analysis 58 (2019) 101535
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV;biomedical(journal_ref)
Journal ref The IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2020
STRIVE:面向纵向放射报告生成的集成验证多智能体结构化时序推理
机构 * Korea University(高丽大学) ; Kangwon National University(江原国立大学)
专题命中 医学影像 :radiology(title,abstract);diagnosis(abstract)
AI总结 STRIVE将临床推理分解为多智能体并引入两阶段验证,在Longitudinal-MIMIC数据集上实现纵向放射报告生成的最佳临床效能,纵向变化一致性较最强基准提升超一倍。
通过基于图的多实例学习整合隐式与显式关系偏差:皮肤病变诊断的案例研究
机构 * Gdańsk University of Technology(格但斯克工业大学) ; Medical University of Gdańsk(格但斯克医科大学)
专题命中 医学影像 :diagnosis(title,abstract);分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV
AI总结 本研究提出双层级关系框架,结合隐式图像块关系建模与显式图结构消息传递,在ISIC-2018、ISIC-2019皮肤病变诊断基准上提升了平衡准确率,其中集成网格结构的图注意力网络表现最优。
Comments Accepted as a short paper for presentation at the 21st International Conference on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB 2026)
恒星辐射区中磁旋转发电机对角动量和化学元素的输运
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract)
AI总结 研究红巨星深层磁场对角动量和化学元素的输运,通过零净通量剪切盒模拟建立输运效率与分层、旋转等参数的标度律,发现旋转和分层影响角动量及化学成分输运,该研究对协调恒星演化模型和星震反演有前景。
Comments 18 pages, 16 figures, accepted for publication in A&A
用于磁共振成像的光驱动低功耗低噪声放大器
专题命中 医学影像 :MRI(title,abstract)
AI总结 研究旨在开发光驱动的低功耗低噪声放大器(LPLNA)用于磁共振成像,采用两级级联放大器设计并在单面PCB实现,相比商用LNA功耗低五倍,在多方面性能相当,证明其用于光驱动射频接收线圈阵列的可行性及应用潜力。
用于生成式 3D 先验的投影能量匹配
专题命中 医学影像 :CT(summary_cn,abstract);分类 q-bio、eess.IV
AI总结 研究针对能量匹配在高维 3D 数据训练的挑战,提出投影能量匹配框架,引入亥姆霍兹提炼和负缓存策略,用于医学 CT 逆问题如稀疏视图重建,减少计算量并实现高保真重建。