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大脑中线移位检测和通过级联的深层网络管道对非对比度计算机断层扫描
大脑中线移位（MLS）是一种定性和定量的放射学特征，它可以衡量脑中线结构的横向移位，以响应由血肿，肿瘤，脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性，并预测占据病变的患者的临床结果。然而，由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大，因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中，我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位，然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中，我们从多个切片中融合了预测，以计算每个地标的最终位置。，我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的，并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
fst-net：使用特征融合和局部坐标回归
面部软组织（FST）的具有里程碑意义的定位是对人体面部的3D形态分析的基本步骤，这对于面部畸形相关疾病的诊断和治疗非常重要。但是，几乎没有关于基于深度学习的3D扫描图像的地标定位的研究。由于非欧盟数据结构，无法直接使用基于2D图像的方法。在本文中，我们提出了一个端到端的学习框架，以自动将28个地标在3DMD扫描中定位，称为FST-NET。我们的方法从纹理图像和网格模型中提取特征。3DMD扫描的新纹理映射是通过投影对融合纹理和结构特征的投影而生成的。使用双分支网络集成变压器，以预测从粗到细的地标热图。提出了基于概率距离和热图预测的局部协调回归模块，以计算具有里程碑意义的协调。我们从诊所收集和注释300 3DMD面部扫描以评估我们的模型。实验表明，该模型的平均定位误差为1.204mm（临床上可接受的精度范围为1.5 mm），正确的地标检测率等于70.89％。我们的模型超过了网格模型上地标定位的当前最新深度学习方法。
BIBSNet：用于 MRI 扫描的深度学习婴儿图像脑分割网络
自动脑分割算法通常依赖高分辨率 T 1 加权 (T1w) 或 T 2 加权 (T2w) 解剖图像来注释组织类型。这些算法依赖于不同脑组织和区域的体素对比度和强度差异来描绘脑组织和区域边界。大多数情况下，成人和儿童的脑组织和区域边界很容易描绘；然而，它们在婴儿数据中通常不太准确。这可能是由于大脑在出生后头几年经历了重大变化，例如髓鞘形成、突触形成和神经胶质增生 1,15,16 。例如，0 至 3 个月大的婴儿的 GM 和 WM 体素对比度与成人相反（图 2），从大约 5-9 个月开始对比度降低，导致组织看起来非常相似（图 2），而在 5-9 个月及以后的后期阶段，大脑开始模仿成人大脑的组织对比度 7,17,18。
BIBSNet：用于 MRI 扫描的深度学习婴儿图像脑分割网络
明尼苏达大学明尼苏达超级计算研究所 1 ；明尼苏达大学共济会大脑发育研究所 2 ；圣路易斯华盛顿大学神经病学、儿科学、放射学和精神病学系 3 ；北卡罗来纳大学教堂山分校精神病学系 4 ；芝加哥大学心理学系 5 ；密歇根大学 6 ；PrimeNeuro 7 ；俄勒冈健康与科学大学 8 ；明尼苏达大学神经病学系 9 ；明尼苏达大学儿童发展研究所 10 ；明尼苏达大学儿科学系 11 ；明尼苏达大学放射学系 12 ，明尼苏达大学磁共振研究中心 13 ，乔治城大学大脑可塑性和恢复中心 14
项目标题：用于预测MRI脑扫描脑膜瘤增长的数字双轨迹的机器学习工具
该项目的目的是开发一种机器学习工具，该工具生成数字双轨迹，以用于脑MRI扫描中的脑膜瘤增长。通过利用深度学习，该工具将创建特定于患者的模型（数字双胞胎），以根据历史MRI数据来预测脑膜瘤的未来增长。该工具将支持临床医生预测肿瘤大小和形状的变化，从而实现脑膜瘤患者的主动，个性化的管理。特别是该模型可以为临床医生提供一种预测工具，可增强决策，从而及时进行干预和优化的监视。此外，这种方法可以为数字双胞胎应用奠定基础，以跟踪其他类型的肿瘤，从而扩大其在肿瘤学诊断中的影响。项目描述脑膜瘤是最常见的原发性脑肿瘤，起源于脑膜，脑周围的保护层和脊髓。尽管通常是良性的，但脑膜瘤表现出不同的增长率和行为。有些人多年来保持懒惰，而另一些人则迅速发展，可能导致严重的神经系统缺陷，例如癫痫发作，视力丧失和认知障碍，这是由于对周围脑结构的质量影响而导致的。因此，了解和预测其增长轨迹对于及时干预和有效管理至关重要。目前，监测脑膜瘤在很大程度上依赖于常规的MRI扫描，以评估大小和形态的变化。因此，仅靠基于间隔的成像的依赖可能会延迟关键干预措施，从而强调需要更先进的预测工具。但是，这种常规方法是有限的，因为它仅提供了肿瘤进展的回顾性观点，从而限制了主动的临床决策。MRI扫描可能会揭示肿瘤的当前状态，但它们缺乏预测未来生长模式或生长突然加速的预测能力，可能会影响患者的预后。为了解决这些局限性，该项目提出了针对脑膜瘤增长预测而定制的基于机器学习的数字双胞胎模型的开发。数字双胞胎是一个动态的计算模型，它不断响应实时数据，有效地反映了生物实体的不断发展的特征。对于脑膜瘤，创建数字双胞胎需要使用历史MRI数据和特定于患者的临床特征来训练一个可以模拟个性化肿瘤生长轨迹的深度学习模型。
BIBSNet：用于 MRI 扫描的深度学习婴儿图像脑分割网络
明尼苏达大学明尼苏达超级计算研究所 1 ；明尼苏达大学共济会大脑发育研究所 2 ；圣路易斯华盛顿大学神经病学、儿科学、放射学和精神病学系 3 ；北卡罗来纳大学教堂山分校精神病学系 4 ；芝加哥大学心理学系 5 ；密歇根大学 6 ；PrimeNeuro 7 ；俄勒冈健康与科学大学 8 ；明尼苏达大学神经病学系 9 ；明尼苏达大学儿童发展研究所 10 ；明尼苏达大学儿科学系 11 ；明尼苏达大学放射学系 12 ，明尼苏达大学磁共振研究中心 13 ，乔治城大学大脑可塑性和恢复中心 14
表征胸部CT扫描条件潜在扩散
摘要。这项研究深入研究了用于用于胸部CT扫描的潜在扩散模型的合成肺结节的表征。我们的实验涉及通过二进制掩码进行定位和各种结节属性引导扩散过程。特别是，掩码指示结节在边界框的形状中的近似位置，而其他标量属性则在嵌入向量中编码。扩散模型在2D中运行，在推理过程中产生单个合成CT切片。该体系结构包括一个VQ-VAE编码器，以在图像和潜在空间之间进行转换，以及负责DeNoising过程的U-NET。我们的主要目标是评估合成图像的质量，这是条件属性的函数。我们讨论可能的偏见以及模型是否充分定位并表征合成结节。我们对拟议方法的能力和局限性的发现可能是涉及有限数据集的下游任务，因为医学成像通常是这种情况。
Vision Mamba：具有3D MRI扫描的阿尔茨海默氏病的尖端分类
抽象分类3D MRI图像以早期检测阿尔茨海默氏病是医学成像中的关键任务。使用卷积神经网络（CNN）和变形金刚在该领域面临重大挑战的传统方法。cnns虽然有效地捕获本地空间特征，但要与远程依赖关系挣扎，并且通常需要大量的计算资源来获得高分辨率3D数据。变形金刚在捕获全局上下文方面表现出色，但在推理时间的二次复杂性却需要大量记忆，因此对于大规模的3D MRI数据而言，它们的效率降低了。为了解决这些局限性，我们建议使用Vision Mamba（一种基于状态空间模型（SSM）的高级模型（SSM），以对3D MRI图像进行分类以检测阿尔茨海默氏病。Vision Mamba利用动态状态表示和选择性扫描算法，从而使其能够有效地捕获和保留3D卷的重要空间信息。通过基于输入特征动态调整状态过渡，Vision Mamba可以选择性保留相关信息，从而导致3D MRI数据的更准确和计算有效的处理。我们的方法结合了培训期间卷积操作的可行性质，并在推断过程中进行了有效的，经常性的处理。此体系结构不仅提高了计算效率，而且还提高了模型处理3D医学图像中长期依赖关系的能力。实验结果表明，Vision Mamba的表现优于传统的CNN和变压器模型的准确性，这使其成为使用3D MRI数据早期检测阿尔茨海默氏病的有前途的工具。
医疗政策计算机断层扫描（CT）和计算机断层扫描（CTA）扫描策略编号：PG0482上次评论：12/01/2023
指南•本政策未证明福利的福利或授权，这是由每个单独的保单持有人条款，条件，排除和限制合同指定的。它不构成有关承保或报销/付款的合同或担保。自给自足的小组特定政策将在小组补充计划文件或个人计划决策中指导其他情况时取代该一般政策。•最重要的是通过编码逻辑软件适用于所有医疗主张的编码编辑，以评估对公认国家标准的准确性和遵守。•本医疗政策仅用于指导医疗必要性，并解释用于协助做出覆盖决策和管理福利的正确程序报告。范围X Professional X设施需要在选修课设置中执行的那些程序需要事先授权。急诊室，设施观察设置或住院设置不需要事先授权。描述计算机断层扫描（CT）是一种放射形态，可在疾病的检测，分化和分界中提供临床信息。ct扫描是放射成像，可产生一系列横截面横向或轴向图像，这些横向图像通过计算机软件转换为冠状和/或矢状视图。X射线梁通过以不同角度成像的区域，由检测器记录并引入计算机。然后，计算机软件将这些图像以不同的角度转换为横截面视图，并在需要时将内部器官和身体结构的三维图像转换为横截面。ct仅应在医师的监督下进行放射保护培训以优化检查安全性。辐射暴露。可以执行CT程序，而无需对比度，或没有对比度，并且根据临床指示，并且没有对比。如果有诊所的迹象：