European Radiology：基于卷积神经网络的肝细胞癌MRI半自动化分割
最近，深度学习（DL）作为人工智能（AI）的一个子领域，已经在各种复杂的任务中提供了令人鼓舞的结果。卷积神经网络工程（CNN）代表了DL的一个领域，可在学习过程中使用图像本身作为输入。
MedSci原创 - 肝细胞癌，卷积神经网络 - 2024-01-24
European Radiology:半自动化分割方法在的难治性脑膜瘤患者放疗中的应用
对于弥漫性脑膜瘤或侵袭性脑膜瘤来说，治疗通常是基于手术和/或放射治疗。然而，一些脑膜瘤病例受限于肿瘤位置或重复手术或全脑照射的风险，因此无法接受这类治疗。
MedSci原创 - 脑膜瘤 - 2024-02-02
【论著】基于卷积神经网络的颅内囊状动脉瘤半自动分割模型的构建与验证研究
本研究拟通过学习有经验医师的动脉瘤分割方法,创建一种基于卷积神经网络的半自动动脉瘤分割技术,为动脉瘤形态学参数的准确测量提供帮助,并进一步有助于破裂风险预测或栓塞装置选择｡
中国脑血管病杂志 - 卷积神经网络，颅内囊状动脉瘤，半自动分割技术 - 2024-10-19
Radiology：MRI多模态自动识别血管周围间隙：对血管周围间隙自动分割技术在临床中的价值
本研究旨在描述一种全自动分割方法，其能够利用磁共振（MR）成像数据进行基于对象-扩大的血管周围间隙（ePV
MedSci原创 - MRI，血管周围间隙，自动分割 - 2017-09-21
European Radiology：如何实现颅脑MRI肿瘤的自动分割？
现阶段，临床上需要可扩展的自动图像注释技术以克服这种大规模手工操作的必要性，将主要的工作负荷从放射科医生转移到人工智能模型和数据科学家，而放射科医生则保持监督和确保模型性能的关键作用。
MedSci原创 - 颅脑肿瘤，颅脑MRI - 2024-01-25
Radiology：用于定量MRI分析的全自动肝分割
现阶段，慢性弥漫性肝病是全世界范围内最常见的肝脏病变之一。脂肪变性是非酒精性脂肪肝（NAFLD）的组织病理学特征，是最常见的肝脏疾病，也是多种肝脏疾病的一个共同特征。
MedSci原创 - 定量MRI技术，肝分割 - 2021-12-26
Radiology：半自动CT分析软件帮你诊断腕关节运动学异常!
本研究旨在利用4D CT分析桡月关节分离时桡舟角（RSA）和月头状角（LCA）分离在技术上的可能性。
MedSci原创 - 腕关节，CT，韧带 - 2018-12-02
Behavioural Brain Research：利用自动纤维束分割技术研究帕金森氏病中的局部白质异常
白质(WM)结构的缺失与帕金森病(PD)的进展有关。目前的大多数方法都是基于感兴趣的皮层区域(ROIS)来识别关键的WM区域。然而，由于在灰色物质(GM)附近扩散各向异性低，这类ROI方法可能会受到挑
MedSci原创 - 帕金森病，脑白质，自动纤维束 - 2020-08-01
European Radiology：在CT上测量多囊肝总容积的半自动方法！
PLD由两种遗传性疾病引起：常染色体显性多囊性肝病（ADPLD）和常染色体显性多囊性肾病（ADPKD）。在ADPLD中，囊肿的形成仅限于肝脏；而在ADPKD中，所有患者都会出现肾囊肿。
MedSci原创 - CT，多囊肝 - 2023-09-22
Radiology：机器学习实现肾上腺肿块的全自动分割和分类
机器学习作为一种新兴的手段及策略，可协助医生进行自动化图像分析和诊断性能的改善。其中，监督下的机器学习算法需要通过对感兴趣的解剖结构的标记和/或轮廓的准确注释。
MedSci原创 - 机器学习，肾上腺肿块 - 2023-01-19
European Radiology：如何实现CT上多囊肝的快速自动分割？
手动和半自动分割是目前评估CT或MRI图像上肝脏体积的参考技术，但这些现有的方法依赖于操作者的经验，费时费力并缺乏可重复性。
MedSci原创 - 多囊肝 - 2022-05-01
European Radiology：基于深度学习的多参数MRI脑膜瘤自动分割
放射组学是一种先进的影像学技术，可从多模态医学图像中提取高通量的定量特征用于临床决策支持。
MedSci原创 - 脑膜瘤，深度学习，多参数MRI - 2022-08-24
European Radiology：基于CCTA的深度学习冠状动脉自动分割及狭窄诊断
CCTA图像是计算机断层扫描测量的体积集合，其中冠状动脉中的造影剂使管腔清晰可见，通过对冠状动脉壁和管腔的分割可以获得斑块的解剖学和形态学信息，进一步评估狭窄的严重程度。
MedSci原创 - CAD，深度学习，CCTA - 2022-08-17
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