当前位置: 首页 > news >正文

CVPR医学图像三套创新方案:通用分割+3D高效解码+SSM肿瘤定位(附链接)

关注gongzhonghao【CVPR顶会精选

顶会顶刊的医学图像创新突破口在哪?从模态融合到病灶精准分割,从小样本学习到可解释性建模,前沿战场已从单一算法比拼转向临床落地价值深挖。

想投顶会顶刊的你不知道做哪方面的创新?不妨聚焦跨模态协同、动态影像时序建模、多中心数据泛化性等痛点。精准切入临床未满足需求,让创新既有技术锐度,更具转化重量。今天小图给大家精选3篇CVPR有关医学图像方向的论文,助力你的顶会顶刊之路!

论文一:UniverSeg: Universal Medical Image Segmentation

方法:

文章通过设计一个全卷积神经网络架构,结合CrossBlock模块来实现信息交互,并采用编码器-解码器结构进行多尺度信息融合。在训练过程中,使用了任务增强和数据增强策略来提升模型的泛化能力。此外,通过集成多个独立采样的支持集预测结果,进一步提高了分割精度。

图片

创新点:

  • 提出了CrossBlock机制,能够有效将示例集中的信息转移到新图像中,实现对新分割任务的快速适应,无需重新训练模型。

  • 构建了MegaMedical数据集,覆盖多种解剖结构和成像模态,为模型训练提供了丰富的多样性。

  • 展示了UniverSeg在未见任务上的显著性能提升,接近于专门针对这些任务训练的全监督网络,同时保持了模型的轻量化和高效性。

图片

论文链接:

https://arxiv.org/abs/2304.06131

图灵学术论文辅导

论文二:EffiDec3D: An Optimized Decoder for High-Performance and Efficient 3D Medical Image Segmentation

方法:

文章首先对现有的3D医学分割架构进行了复杂度分析,识别出高分辨率层和过多通道对计算成本的贡献,然后基于此设计了EffiDec3D解码器。该解码器通过在所有解码阶段采用统一的通道减少策略,并限制上采样到较低分辨率,实现了计算效率和分割性能的平衡。此外,通过在多个数据集上进行实验,证明了EffiDec3D在不同分割任务中的泛化能力和效率。

图片

创新点:

  • 提出了一种通道减少策略,通过将解码器各阶段的通道数减少到准确表示特征所需的最小值,显著降低了模型的参数量和计算量。

  • 通过移除对分割质量贡献极小的高分辨率层,进一步减少了计算量,同时保持了分割性能。

  • 在多个3D医学图像分割架构和12个不同的医学成像任务上进行了广泛的实验,验证了EffiDec3D在保持性能的同时显著降低计算需求的能力。

图片

论文链接:

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/html/Rahman_EffiDec3D_An_Optimized_Decoder_for_High-Performance_and_Efficient_3D_Medical_CVPR_2025_paper.html

图灵学术论文辅导

论文三:Incomplete Multi-modal Brain Tumor Segmentation via Learnable Sorting State Space Model

方法:

文章首先通过可学习的排序过程对输入序列进行动态重排序,以保留3D脑MRI中的空间归纳偏差和长距离语义相关性。接着,利用S3M模块对重排序后的序列进行处理,捕捉模态内和模态间的关系。最后,结合全局输入策略,将全局上下文信息融入局部体积分析中,进一步提升了分割性能。

图片

创新点:

  • 提出了可学习的排序过程,将传统的非可微排序转换为可微的排列矩阵,实现了对输入序列的动态重排序。

  • 引入S3M模块,能够同时建模局部和长距离依赖关系,有效捕捉模态内和模态间的关系,显著提升了分割精度。

  • 采用了全局输入策略,将全局上下文信息整合到局部体积分析中,增强了模型对全局空间信息的感知能力。

图片

论文链接:

https://cvpr.thecvf.com/virtual/2025/poster/33842

本文选自gongzhonghao【CVPR顶会精选

http://www.dtcms.com/a/324475.html

相关文章:

  • 如何解决网站长期不连接数据库后首次连接缓慢的问题?
  • JS--判断是对象还是数组
  • Spring之【详解AOP】
  • 使用 Docker-Compose 部署 Redis 三主三从集群(含 Exporter 监控)
  • SQL Server从入门到项目实践(超值版)读书笔记 23
  • Windows 11 安装 JDK 11
  • ThreadLocal的原理是什么,使用场景有哪些?
  • 【自动化运维神器Ansible】playbook案例解析:Handlers与Notify机制深度解析
  • Vue3入门到精通:2.4 Vue3动态组件与异步组件深度解析
  • leetcode经典题目——单调栈
  • 【Python 工具人快餐 · 第 7 份 · 完结】
  • Redis 监控与优化方案(C++项目)
  • [激光原理与应用-221]:设计 - 皮秒紫外激光器 - 常见技术难题、原因与解决方案
  • 北京天津廊坊唐山打捞失物日记
  • Docker-04:CGroups资源控制组
  • Go语言--语法基础8--函数定义与调用--错误处理
  • Java学习第一百二十三部分——HTTP/HTTPS
  • 基于VuePress2开发文档自部署及嵌入VUE项目
  • 【RH134知识点问答题】第 4 章 归档和传输文件
  • 【浮点数存储】结构、精度说明
  • 联邦学习之------VT合谋
  • Pico+unity VR入门开发超详细笔记2025
  • 人形机器人强化学习入门实践1part
  • stm32没有CMSIS文件
  • Redis如何实现一个分布式锁?
  • 第4章 程序段的反复执行3 do-whiile语句P139练习(题及答案)
  • [Linux]学习笔记系列 -- [arm][lib]
  • C++的嵌套结构体
  • Deep Learning MNIST手写数字识别 Mac
  • 【从源码角度深度理解 CPython 的垃圾回收机制】:第2课循环引用:标记清除-分代回收