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3D猫：脑肿瘤的通道注意变压器
摘要 - 脑肿瘤诊断是一项具有挑战性的任务，但对于计划治疗以停止或减慢肿瘤的生长至关重要。在过去的十年中，卷积神经网络（CNN）在医学图像中肿瘤的自动分割中的高性能急剧增加。最近，与CNN相比，视觉变压器（VIT）已成为医学成像的稳健性和效率的核心重点。在本文中，我们提出了一个新颖的3D变压器，称为3D catbrats，用于基于最先进的SWIN变压器的磁共振图像（MRIS），用于使用残留块和通道注意模块的最先进的SWIN变压器进行磁共振图像（MRI）。在Brats 2021数据集上评估了所提出的方法，并实现了在验证阶段超过当前最新方法的平均骰子相似性系数（DSC）的定量度量。索引项 - CNN，变形金刚，VIT，语义段
睡眠剥夺引起的记忆障碍
本文（Yang等人）提出了Munet，这是一个新型的网络框架，结合了UNET和MAMBA在脑肿瘤分割方面的优势。一种特殊的基于SSM的结构，称为SD-SSM块和SD-CONV结构，通过捕获多尺度的全局和局部功能来增强细分性能，并在功能之间压缩冗余信息。此外，他们使用了结合MIOU，骰子和边界损失的新型损失函数，以优化分割的重叠和相似性。这些创新提高了脑肿瘤分割的准确性和效率。总的来说，这些论文中提出的贡献和工作涵盖了医学成像和机器学习的各个方面。论文1的重点是针对早期医学诊断的特征选择和分类。论文2提出了一个双重注意机制图卷积神经网络，用于基于脑电图的情绪产生。论文3介绍了
![arxiv：2003.13653v3 [CS.CV] 2020年11月26日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\162a7bf0dc00e22076b28e9894d902f162542492.webp)
arxiv：2003.13653v3 [CS.CV] 2020年11月26日
摘要。神经胶质瘤是最常见的原发性脑恶性肿瘤，具有不同程度的侵略性，可变的预后和各种异质性组织学子区域，即周围肿瘤性水肿，坏死性核心，增强和非增强的肿瘤核心。尽管可以使用多模式MRI轻松检测到脑部，但准确的肿瘤分割是一项艰巨的任务。因此，使用Brats Challenge 2020提供的数据，我们提出了一个3D体积到体积的对逆向网络，用于分割脑肿瘤。该模型称为Vox2Vox，从多通道3D MR图像产生现实的分割输出，将平均值为87.20％，81.14％和78.67％的整体，核心和增强肿瘤作为骰子分数为币和6.44毫米，24.36mm，以及距离为6.95mm，以及距离为6.95mm，以及距离为6.95毫米，均为95毫米，均为95毫米，均为95毫米。通过10倍交叉验证获得的Vox2Vox模型。
使用 BWT 对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类...
摘要-医学图像处理的发展速度令人难以置信。由于各种癌症和其他相关人类活动，疾病的发病率不断上升，为生物医学研究的发展铺平了道路。因此，对这些医学描述进行分类和分析对于临床诊断具有重要意义。这项工作重点是使用预期的混合图像技术对脑肿瘤描述进行阶段有效分类和现有疾病图像的分割。讨论了医学图像的标记提取、特征收集以及图像分类和分割设计方面的挑战和目标。根据准确度、灵敏度、特异性和骰子比较索引系数，对所设计方法的初步结果进行了评估和验证，以对磁共振脑图像进行分类和优效性分析。实验样本的准确度达到 91.73%，特异性达到 91.76%，灵敏度达到 98.452%，证明了所提出的方法从智能 MR 图像中识别正常和非标准组织的有效性。
使用三维模型对脑肿瘤进行分割...
在包含胶质母细胞瘤的 MRI 图像中，我们考虑了全自动脑肿瘤分割的问题。我们建议采用 3D MedImg-CNN（三维卷积神经网络）方法，该方法在实现高效率的同时实现了高结果，这是当前技术难以实现的组合。我们的 3D MedImg-CNN 直接在原始图像模态上形成，因此可以直接从数据中学习特征表示。我们建议采用两种通路的新型级联架构，每种通路都提供肿瘤细节模型。充分利用我们模型的卷积特性也有助于我们在一分钟内分割出完整的大脑图像。建议的 3D MedImg-CNN 与 CNN 分割系统的效率是使用骰子相似系数 (DSC) 确定的。在 2013 年、2015 年和 2017 年 BraTS 数据集上进行的实验表明，所提出的方法在文献中占主导地位，因为它是最有效的方法之一。关键词 脑肿瘤、卷积神经网络、深度学习、分割
使用简化的 U-Net 架构进行脑肿瘤分割
摘要 位于颅骨内的脑肿瘤是导致严重后果的健康问题之一。快速准确地检测脑肿瘤并分割肿瘤区域将确保患者在早期接受适当的治疗，增加患者康复和生存的机会。文献中有很多分割方法。分割精度低、所采用的网络结构规模较大是现有方法的主要缺点。本研究提出了一种简化的 U-Net 深度学习模型，用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。该模型在 233 名患者的 3064 张 MRI 图像上进行了训练和测试，其中包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤等常见脑肿瘤。结果获得了平均0.86的骰子相似系数、0.76的IoU分数、0.85的敏感度值和0.99的像素准确度值。该模型有望帮助专家诊断疾病并确定适当的治疗方法，因为它可以快速、高精度地进行脑肿瘤分割。
![arxiv：2501.06692v1 [CS.CV] 2025年1月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8f2a32b34a443218d0d75cc2ab61407c3a5b45b0.webp)
arxiv：2501.06692v1 [CS.CV] 2025年1月12日
段的任何模型（SAM）表现出强大而多功能的分割功能以及基于直觉的及时交互。但是，自定义SAM进行医疗图像分割需要大量像素级注释以及精确的点或基于框的提示设计。为了应对这些挑战，我们介绍了PGP- SAM，这是一种基于原型的新型几声调整方法，它使用有限的样本来替代乏味的手动提示。我们的关键思想是利用类间和内部的原型来限制特定阶级的知识和关系。我们提出了两个主要组成部分：（1）一个集成多规模信息的上下文上下文模块模块，以及（2）类引导的跨注意机制，该机制融合了原型和自动及时发电的特征。在公共多器官数据集和私人心室数据集上进行的实验表明，PGP-SAM与现有的无迅速SAM变体相比，PGP-SAM获得了较高的平均骰子得分，而仅使用10％的2D片。
脑血流量和脑血管反应性通过青年期间的成熟阶段和运动训练状态改变
简单摘要：在我们的研究中，我们使用一系列MRI模式解决了脑肿瘤分割任务的挑战。虽然领先的模型对标准化数据集显示了较高的能力，但它们在不同临床环境中的多功能性仍然不确定。我们引入了“以区域为中心的选择加（RFS+）”，从而提高了我们本地数据集中临床定义标签（如肿瘤总量）的分割性能。rfs+集成了分割方法和归一化技术，利用每种方法的优势，并通过选择前三个模型来最大程度地减少其缺点。rfs+与最先进模型相比，使用记忆少67％，训练时间少92％。与领先模型相比，该策略的性能更好，骰子得分为79.22％。这些发现突出了RFS+在扩增临床应用中深度学习模型对脑肿瘤分割的适应性方面的潜力。但是，需要进一步的研究来验证RFS+的更广泛的临床效率。
TELKOMNIKA 电信计算电子和控制
关于脑肿瘤分割的研究已经取得了长足进步，从基于阈值的方法到使用深度学习算法。在本研究中，我们提出了一种基于区域的脑肿瘤分割方法，即活动轮廓模型 (ACM)。使用从多模态脑肿瘤图像分割基准 (BRATS) 2015 数据集（包含 86 幅图像）中获得的流体衰减反转恢复 (FLAIR) 模态磁共振成像 (MRI) 图像数据进行肿瘤分割。我们的分割方法的初始阶段是使用多级 Otsu 阈值为 ACM 算法找到初始初始化点/区域，本研究中使用的级别为 3 级。获得初始初始化区域后，继续使用 ACM 进行分割过程，探索肿瘤区域以获得完整准确的肿瘤区域结果。本研究的结果显示，我们的研究的骰子相似度 (DS) 为 0.7856，总时间为 28.080722 秒，这比我们与之比较的其他方法要好，DS 为 0.75 比 0.78。
样本准备3D多-DIE堆叠软件包
使用烟雾硝酸浸泡以获得单个完整模具的四型堆积包装通常会产生两个骰子（而其余的破裂）则无法重复。对四盘堆叠的包装本身（无论是用手动或自动化学拆解）的解链量总是会导致裂纹。机械研磨（砂砾180（75 µm）SIC磨纸）的组合，以去除环氧造型化合物（EMC）和每种模具；和化学脱囊技术（烟雾硫酸（20％SO 3）混合到100％烟雾硝酸（1：1），在100°C下）以去除每个模具附着层，用于将四型堆积的包装解码，但是当死亡2时，发生了四盘堆叠的包装。因此，使用上述机械磨削和化学脱圈技术的组合，使用了在解解之前封装四盘堆叠式包装的冷式环氧机械支撑[9]。需要机械支撑