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基于双模型交互学习的半监督医学图像分割
半监督学习 医学图像分割 双模型交互学习 平均教师
2024/1/17
在医学图像中,器官或病变区域的精准分割对疾病诊断等临床应用有着至关重要的作用,然而分割模型的训练依赖于大量标注数据.为减少对标注数据的需求,本文主要研究针对医学图像分割的半监督学习任务.现有半监督学习方法广泛采用平均教师模型,其缺点在于,基于指数移动平均(Exponential moving average,EMA)的参数更新方式使得老师模型累积学生模型的错误知识。
卷积神经网络（CNN）是目前计算机视觉和模式识别中效果最为突出的算法。CNN拥有强大的空间识别能力，可以从图像中提取高阶的空间特征，同时通过共用卷积核的方式大幅减少参数量，从而在提升网络性能的同时保持总参数量在一个合理的、可运算的范畴。部分采用无监督学习的CNN算法可以在没有先验知识的条件下实现一定程度的图像语义分割，大幅减少人工读图的负担。本研究就CNN在医学图像分割中的研究进展和使用CNN时的...
基于深度学习的医学图像分割研究进展
医学图像分割 深度学习 卷积神经网络 综述
2020/6/12
医学图像分割是医学图像定量分析的关键步骤之一，因此病灶分割对临床诊断有重要意义。针对传统分割方法中存在的过多依赖医学领域的先验知识和人为评估错误等问题，提出了基于深度学习的病灶分割方法。本文总结了卷积神经网络算法应用于医学图像病灶分割的研究进展。首先，论述卷积神经网络的基本结构及其常用架构；其次介绍深度学习在医学图像病灶分割中的应用，其中包括肺结节的检测和分类，脑肿瘤分割和乳腺病灶的分割；最后，分...
基于医学图像的三维模拟手术
虚拟手术 虚拟切割 医学图像
2014/5/30
对实现三维模拟手术的关键技术进行研究,构建基于医学图像的三维模拟手术平台。 方法 在VC++平台下,使用三维分割算法对体数据进行分割,结合VTK对读入的体数据进行交互式三维重建和虚拟切割,并对各种虚拟切割方式的性能进行分析。 结果 实现了医学CT/MR图像的交互式三维重建、虚拟手术刀切割以及虚拟手术规划。 结论 该系统可以辅助医生对手术过程进行模拟,为医生观察三维人体组织器官结构及病灶部位,实施辅...
医学图像处理中的小波变换应用
医学图像处理 小波变换
2011/10/15
医学图像在现代医疗诊断中有重要作用,近年来小波变换在医学图像处理如边缘提取、去噪、增强、图像压缩、融合等方面得到了广泛的应用。本文利用小波变换的理论分析和相关文献报道对以上处理方法进行综述。
探讨医学图像背景分割的方法。 方法 首先采用常规的自适应阈值方法对图像背景进行分割,但效果不理想;接着对医学图像的特点进行分析,最后采用背景拟合设定阈值进行分割。 结果 实现了医学图像背景的分割。 结论 实验表明上述方法能够非常有效地分割医学图像背景。
医学图像处理中的小波变换应用
学图像处理 小波变换
2014/6/3
医学图像在现代医疗诊断中有重要作用,近年来小波变换在医学图像处理如边缘提取、去噪、增强、图像压缩、融合等方面得到了广泛的应用。本文利用小波变换的理论分析和相关文献报道对以上处理方法进行综述。
随着医学成像和计算机辅助技术的发展，从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点，本文介绍了医学图像处理技术的发展动态，对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。在比较各种技术在相关领域应用的基础上，提出医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。
基于区域生长法的医学图像分割研究
2007/12/13
摘要: 医学图像存在感兴趣区和背景区,感兴趣区是分割的重点,针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象.而采用2点措施来改进;一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换.使边缘定位更准确,其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则.有效抑制过分割现象.同时满足感兴趣区的分割要求,实验表明该算法简单有效.能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果.边缘定位精确度较高。...