医学图像分析领域算法汇总_医学细胞图片算法

前言

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医学图像分析相关期刊会议汇总

1、医学图像分析 (MedIA)
2、IEEE 医学图像学报 (IEEE-TMI)
3、IEEE 生物医学工程学报(IEEE-TBME)
4、IEEE 生物医学与健康信息学杂志 (IEEE-JBHI)
5、国际计算机辅助放射学和外科学杂志 (IJCARS)
6、医学影像信息处理国际会议 (IPMI)
7、医学图像计算与计算机辅助干预国际会议 (MICCAI)
8、计算机辅助干预信息处理国际会议 (IPCAI)
10、IEEE国际生物医学成像研讨会 (ISBI)

胰腺相关

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）
2、Harnessing 2D Networks and 3D Features for Automated Pancreas Segmentation from Volumetric CT Images
（MICCAI 2019-利用二维网络和三维特征从容积CT图像中自动分割胰腺）

脑部相关

1、Predicting Alzheimer’s disease: a neuroimaging study with 3D convolutional neural networks
使用深度学习方法，特别是稀疏的自动编码器和3D卷积神经网络，基于大脑的MRI扫描识别阿尔茨海默氏病。
2、Alzheimer’s Disease Diagnostics by a Deeply Supervised Adaptable 3D Convolutional Network
使用深度3D卷积神经网络可以学习捕获Alzheimer’s disease的通用特征并适应不同的数据集域。3D-CNN建立在3D卷积自动编码器的基础上，该编码器经过预训练，可以捕获结构性脑MRI扫描中的解剖形状变化。然后针对每个特定于任务的Alzheimer’s disease分类微调3D-CNN的完全连接的上层。
3、3D Deep Learning for Multi-modal Imaging-Guided Survival Time Prediction of Brain Tumor Patients
使用深度学习网络从高级神经胶质瘤患者的多模式术前脑部图像（即T1 MRI，fMRI和DTI）中自动提取特征。具体来说，采用3D卷积神经网络（CNN），提出了一种使用多通道数据和学习监督特征的新网络体系结构，并训练了SVM分类器，以预测患者的总生存时间是长还是短。
4、Spectral Graph Convolutions for Population-based Disease Prediction
本文介绍了图卷积网络（GCN）的新颖概念，可将成像和非成像数据结合起来用于人群的大脑分析。我们将种群表示为一个稀疏图，其中其顶点与基于图像的特征向量相关联，并且边缘编码表型信息。该结构用于在部分标记的图上训练GCN模型，目的是根据节点特征和对象之间的成对关联来推断未标记节点的类别。
5、Automatic Detection of Cerebral Microbleeds From MR Images via 3D Convolutional Neural Networks
脑微出血（CMB）是血管附近的小出血。它们被认为是许多脑血管疾病和认知功能障碍的重要诊断生物标志物。 在当前的临床常规中，放射科医生会手动标记CMB，但是此过程费力，费时且容易出错。本文提出了一种通过利用3D卷积神经网络（CNN）从磁共振（MR）图像中检测CMB的新型自动方法。
6、Efficient multi-scale 3D CNN with fully connected CRF for accurate brain lesion segmentation
提出了一种双路径，11层深的三维卷积神经网络，以解决脑部病变分割的艰巨任务。所设计的体系结构是对针对类似应用而提出的当前网络的局限性进行深入分析的结果。为了克服处理3D医学扫描的计算负担，设计了一种有效且有效的密集训练方案，该方案将对相邻图像斑块的处理合并为一个通过网络的通道，同时自动适应数据中存在的固有类不平衡。为了合并本地和更大的上下文信息，采用了双路径架构，该架构可以同时处理多个尺度的输入图像。对于网络的软分段的后处理，使用3D完全连接的条件随机字段，该字段可有效消除误报。
7、AnatomyNet: Deep learning for fast and fully automated whole‐volume segmentation of head and neck anatomy
提出了一种端到端，