Name: Swin-PSAxialNet: een efficiënte segmentatietechniek voor meerdere organen (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-07-05T12:30:00.000+00:00
Duration: 4 min 48 s
Description: Ontdek Swin-PSAxialNet voor efficiënte multi-orgaan segmentatie met diep leren. Deze methode biedt hogere nauwkeurigheid dan eerdere technieken voor medische beeldanalyse.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<meta charset="utf8"></head><body>Swin-PSAxialNet: een gestroomlijnde aanpak voor het segmenteren van meerdere organen

<ol><li>Liu, X., Song, L., Liu, S., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+review+of+deep-learning-based+medical+image+segmentation+methods%5BTitle%5D)+AND+%22Sustain%22%5BJournal%5D)">A review of deep-learning-based medical image segmentation methods.</a> Sustain. 13 (3), 1224(2021).</li>
<li>Popilock, R., Sandrasagaren, K., Harris, L., Kaser, K. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CT+artifact+recognition+for+the+nuclear+technologist%5BTitle%5D)+AND+%22J+Nucl+Med+Technol%22%5BJournal%5D)">CT artifact recognition for the nuclear technologist.</a> J Nucl Med Technol. 36 (2), 79-81 (2008).</li>
<li>Rehman, A., Khan, F. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+deep+learning+based+review+on+abdominal+images%5BTitle%5D)+AND+%22Multimed+Tools+Appl%22%5BJournal%5D)">A deep learning based review on abdominal images.</a> Multimed Tools Appl. 80, 30321-30352 (2021).</li>
<li>Schenck, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+role+of+magnetic+susceptibility+in+magnetic+resonance+imaging%3A+Mri+magnetic+compatibility+of+the+first+and+second+kinds%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Phys%22%5BJournal%5D)">The role of magnetic susceptibility in magnetic resonance imaging: Mri magnetic compatibility of the first and second kinds.</a> Med Phys. 23 (6), 815-850 (1996).</li>
<li>Palmisano, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Myocardial+late+contrast+enhancement+ct+in+troponin-positive+acute+chest+pain+syndrome%5BTitle%5D)+AND+%22Radiol%22%5BJournal%5D)">Myocardial late contrast enhancement ct in troponin-positive acute chest pain syndrome.</a> Radiol. 302 (3), 545-553 (2022).</li>
<li>Chen, E. -L., Chung, P. -C., Chen, C. -L., Tsai, H. -M., Chang, C. -I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automatic+diagnostic+system+for+CT+liver+image+classification%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">An automatic diagnostic system for CT liver image classification.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 45 (6), 783-794 (1998).</li>
<li>Sagel, S. S., Stanley, R. J., Levitt, R. G., Geisse, G. J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computed+tomography+of+the+kidney%5BTitle%5D)+AND+%22Radiol%22%5BJournal%5D)">Computed tomography of the kidney.</a> Radiol. 124 (2), 359-370 (1977).</li>
<li>Freeman, J. L., Jafri, S., Roberts, J. L., Mezwa, D. G., Shirkhoda, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CT+of+congenital+and+acquired+abnormalities+of+the+spleen%5BTitle%5D)+AND+%22Radiographics%22%5BJournal%5D)">CT of congenital and acquired abnormalities of the spleen.</a> Radiographics. 13 (3), 597-610 (1993).</li>
<li>Almeida, R. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advances+in+pancreatic+CT+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22AJR+Am+J+Roentgenol%22%5BJournal%5D)">Advances in pancreatic CT imaging.</a> AJR Am J Roentgenol. 211 (1), 52-66 (2018).</li>
<li>Eisen, G. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Guidelines+for+credentialing+and+granting+privileges+for+endoscopic+ultrasound%5BTitle%5D)+AND+%22Gastrointest+Endosc%22%5BJournal%5D)">Guidelines for credentialing and granting privileges for endoscopic ultrasound.</a> Gastrointest Endosc. 54 (6), 811-814 (2001).</li>
<li>Sykes, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reflections+on+the+current+status+of+commercial+automated+segmentation+systems+in+clinical+practice%5BTitle%5D)+AND+%22J+Med+Radiat+Sci%22%5BJournal%5D)">Reflections on the current status of commercial automated segmentation systems in clinical practice.</a> J Med Radiat Sci. 61 (3), 131-134 (2014).</li>
<li>He, K., Zhang, X., Ren, S., Sun, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Deep+residual+learning+for+image+recognition%5BTitle%5D)+AND+%222016+IEEE+Conference+on+Computer+Vision+and+Pattern+Recognition+%28CVPR%29%22%5BJournal%5D)">Deep residual learning for image recognition.</a> 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). , Vegas, NV, USA. 770-778 (2016).</li>
<li>Dosovitskiy, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+image+is+worth+16x16+words%3A+Transformers+for+image+recognition+at+scale.+arXiv%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale. arXiv.</a> arXiv. , 11929(2020).</li>
<li>Ramachandran, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stand-alone+self-attention+in+vision+models%5BTitle%5D)+AND+%22Adv+Neural+Inf+Process+Syst%22%5BJournal%5D)">Stand-alone self-attention in vision models.</a> Adv Neural Inf Process Syst. 32, NIPS2019 (2019).</li>
<li>Vaswani, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Attention+is+all+you+need%5BTitle%5D)+AND+%22Adv+Neural+Inf+Process+Syst%22%5BJournal%5D)">Attention is all you need.</a> Adv Neural Inf Process Syst. 30, NIPS2019 (2017).</li>
<li>Chen, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TransUNET%3A+Transformers+make+strong+encoders+for+medical+image+segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">TransUNET: Transformers make strong encoders for medical image segmentation.</a> arXiv. , arXiv:2102 04396(2021).</li>
<li>Liu, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Swin+transformer%3A+Hierarchical+vision+transformer+using+shifted+windows%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+IEEE+Int+Conf+Comput+Vis%22%5BJournal%5D)">Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows.</a> Proc IEEE Int Conf Comput Vis. , 10012-10022 (2021).</li>
<li>Cao, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Swin-UNET%3A+Unet-like+pure+transformer+for+medical+image+segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Vis+ECCV%22%5BJournal%5D)">Swin-UNET: Unet-like pure transformer for medical image segmentation.</a> Comput Vis ECCV. , 205-218 (2022).</li>
<li>Zhou, H. -Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((nnformer%3A+Interleaved+transformer+for+volumetric+segmentation.+arXiv%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">nnformer: Interleaved transformer for volumetric segmentation. arXiv.</a> arXiv. , arXiv:2109 03201(2021).</li>
<li>Sunkara, R., Luo, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((No+more+strided+convolutions+or+pooling%3A+A+new+CNN+building+block+for+low-resolution+images+and+small+objects%5BTitle%5D)+AND+%22Mach+Learn+Knowl+Discov+Databases%22%5BJournal%5D)">No more strided convolutions or pooling: A new CNN building block for low-resolution images and small objects.</a> Mach Learn Knowl Discov Databases. , 443-459 (2023).</li>
<li>Çiçek, Ö, Abdulkadir, A., Lienkamp, S. S., Brox, T., Ronneberger, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+U-Net%3A+learning+dense+volumetric+segmentation+from+sparse+annotation%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Comput+Vis+Bayesian+Graph+Models+Biomed+Imaging%22%5BJournal%5D)">3D U-Net: learning dense volumetric segmentation from sparse annotation.</a> Med Comput Vis Bayesian Graph Models Biomed Imaging. 2016, 424-432 (2016).</li>
<li>Kim, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Abdominal+multi-organ+auto-segmentation+using+3D-patch-based+deep+convolutional+neural+network%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+reports%22%5BJournal%5D)">Abdominal multi-organ auto-segmentation using 3D-patch-based deep convolutional neural network.</a> Scientific reports. 10 (1), 6204(2020).</li>
<li>Isensee, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((nnu-net%3A+Self-adapting+framework+for+u-net-based+medical+image+segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">nnu-net: Self-adapting framework for u-net-based medical image segmentation.</a> arXiv. , arXiv:1809 10486(2018).</li>
<li>Ji, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+large-scale+abdominal+multi-organ+benchmark+for+versatile+medical+image+segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22Adv+Neural+Inf+Process+Syst%22%5BJournal%5D)">A large-scale abdominal multi-organ benchmark for versatile medical image segmentation.</a> Adv Neural Inf Process Syst. 35, 36722-36732 (2022).</li>
<li>Liu, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Paddleseg%3A+A+high-efficient+development+toolkit+for+image+segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">Paddleseg: A high-efficient development toolkit for image segmentation.</a> arXiv. , arXiv:2101 06175(2021).</li>
<li>Hatamizadeh, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((UNETR%3A+Transformers+for+3D+medical+image+segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+IEEE+Int+Conf+Comput+Vis%22%5BJournal%5D)">UNETR: Transformers for 3D medical image segmentation.</a> Proc IEEE Int Conf Comput Vis. , https://api.semanticscholar.org/CorpusID:232290634 574-584 (2022).</li>
<li>Zhou, H., Zeng, D., Bian, Z., Ma, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+semi-supervised+network-based+tissue-aware+contrast+enhancement+method+for+ct+images%5BTitle%5D)+AND+%22Nan+Fang+Yi+Ke+Da+Xue+Xue+Bao%22%5BJournal%5D)">A semi-supervised network-based tissue-aware contrast enhancement method for ct images.</a> Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue Bao. 43 (6), 985-993 (2023).</li>
<li>Ma, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Abdomenct-1k%3A+Is+abdominal+organ+segmentation+a+solved+problem%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Pattern+Anal+Mach+Intell%22%5BJournal%5D)">Abdomenct-1k: Is abdominal organ segmentation a solved problem.</a> IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 44 (10), 6695-6714 (2021).</li>
<li>Galván, E., Mooney, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neuroevolution+in+deep+neural+networks%3A+Current+trends+and+future+challenges%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Artif+Intell%22%5BJournal%5D)">Neuroevolution in deep neural networks: Current trends and future challenges.</a> IEEE Trans Artif Intell. 2 (6), 476-493 (2021).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>AMOS2022 dataset</td><td>None</td><td>None</td><td>Datasets voor netwerktraining en -testen. De weblink is: https://pan.baidu.com/s/1x2ZW5FiZtVap0er55Wk4VQ?pwd=xhpb</td></tr><tr><td>ASUS mainframe</td><td>ASUS</td><td></td><td>https://www.asusparts.eu/en/asus-13020-01910200</td></tr><tr><td>CUDA versie 11.7</td><td>NVIDIA</td><td></td><td>https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive</td></tr><tr><td>NVIDIA GeForce RTX 3090</td><td>NVIDIA</td><td></td><td>https://www.nvidia.com/en-in/geforce/graphics-cards/30-series/rtx-3090-3090ti/</td></tr><tr><td>Paddlepaddle omgeving&nbsp;</td><td>Baidu</td><td>None</td><td>Omgevingsvoorbereiding voor netwerktraining. De weblink is: https://www.paddlepaddle.org.cn/</td></tr><tr><td>PaddleSeg</td><td>Baidu</td><td>None</td><td>De baseline die we gebruiken: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg</td></tr></tbody></table>

swin-psaxialnet: een efficiënte segmentatietechniek voor meerdere organen

Swin-PSAxialNet: An Efficient Multi-Organ Segmentation Technique

Swin-PSAxialNet: een efficiënte segmentatietechniek voor meerdere organen

Abdominal multi-organ segmentation is one of the most important topics in the field of medical image analysis, and it plays an important role in ...

swin-psaxialnet-an-efficient-multi-organ-segmentation-technique

Research

JoVE Journal

Engineering

Techniek

Segmentatie van driedimensionale gegevens uit vele beeldvormingstechnieken is een grote knelpunt in de analyse van complexe biologische systemen. Hier beschrijven we het gebruik van SuRVoS Workbench tot semi-automatisch segment volumetrische gegevens op verschillende lengte-schalen voorbeeld datasets van cryo-Elektronentomografie, cryo zachte X-ray tomografie en fase contrast X-ray tomografie technieken gebruiken.

Volume segmentatie en analyse van biologische materialen met behulp van de SuRVoS (Super regio Volume segmentatie) Workbench

De beschreven pijplijn is ontworpen voor de segmentatie van elektronenmicroscopie datasets groter dan gigabytes, om hele celmorfologieën te extraheren. Zodra de cellen zijn gereconstrueerd in 3D, kan aangepaste software die is ontworpen rond individuele behoeften worden gebruikt om een kwalitatieve en kwantitatieve analyse rechtstreeks in 3D uit te voeren, ook met behulp van Virtual Reality om de zicht occlusie te overwinnen.

Een methode voor 3D reconstructie en Virtual Reality analyse van gliale en neuronale cellen

Een objectsegmentatieprotocol voor orbitale computertomografie (CT) beelden wordt geïntroduceerd. De methoden voor het labelen van de grondwaarheid van orbitale structuren met behulp van superresolutie, het extraheren van het interessevolume uit CT-beelden en het modelleren van multi-label segmentatie met behulp van 2D-sequentiële U-Net voor orbitale CT-beelden worden uitgelegd voor supervised learning.

Toepassing van deep learning-gebaseerde medische beeldsegmentatie via orbitale computertomografie

Ondanks de cruciale rol van de plexus choroideus in de hersenen, zijn neuroimaging-studies van deze structuur schaars vanwege het gebrek aan betrouwbare geautomatiseerde segmentatietools. Het huidige protocol heeft tot doel te zorgen voor een handmatige segmentatie van de plexus choroideus die toekomstige neuroimaging-onderzoeken kan informeren.

Handmatige segmentatie van de menselijke plexus choroideus met behulp van hersen-MRI

De ontwikkeling van een geautomatiseerde workflow voor het detecteren van gewrichtsruimte maakte een high-throughput segmentatie van verschillende muisachterpootbotten mogelijk met &gt;98% nauwkeurigheid bij wilde dieren. Flexibele toepassing op voorpoten en poten met inflammatoir-erosieve artritis werd bereikt, maar met verouderde prestaties die verdere optimalisatie in toekomstige studies met publiek beschikbare gegevens rechtvaardigen.

Geautomatiseerde gewrichtsruimtedetectie verbetert de nauwkeurigheid van botsegmentatie

Werkwijze voor het overwinnen van de optische diffractie limiet wordt gepresenteerd. De methode omvat een proces in twee stappen: optische fase retrieval behulp iteratieve Gerchberg-Saxton algoritme, en imaging systeem verschuiven gevolgd door herhaling van de eerste stap. Een synthetisch toegenomen lensopening wordt gegenereerd in de richting van de beweging, waardoor een hogere beeldresolutie.

Tijd Multiplexing Super oplossen Techniek for Imaging van een bewegend platform

Drop impact van niet-Newtoniaanse vloeistoffen is een complex proces aangezien verschillende fysische parameters beïnvloeden de dynamiek gedurende een zeer korte tijd (minder dan een tiende van een milliseconde). Een snelle beeldvormende techniek is geïntroduceerd om het effect gedrag van verschillende niet-Newtonse vloeistoffen karakteriseren.

Snelle beeldvormende techniek om te studeren Drop Impact Dynamiek van niet-Newtoniaanse vloeistoffen

We beschrijven de synthese en eigenschappen van multifunctionele Fe2O3-Au nanodeeltjes geproduceerd door een natte chemische benadering en onderzoeken hun fotothermische eigenschappen door middel van laserbestraling. De samengestelde Fe2O3-Au nanodeeltjes behouden de eigenschappen van beide materialen, waardoor een multifunctionele structuur met uitstekende magnetische en plasmonische eigenschappen ontstaat.

Multifunctionele Hybrid Fe<sub&gt; 2</sub&gt; O<sub&gt; 3</sub&gt; Gewerkt -de Au nanopartikels voor Efficient Plasmonische Verwarming

Hier presenteren we een protocol om de eigenschappen van oplossing verwerkt CH 3 NH 3 PBI 3 door de integratie van monovalente kation additieven aanpassen om zeer efficiënte zonnecellen perovskiet bereiken.

Eenwaardig kation Doping van CH<sub&gt; 3</sub&gt; NH<sub&gt; 3</sub&gt; PBI<sub&gt; 3</sub&gt; Voor Efficiënte Perovskite Solar Cells

Een protocol voor een vaste-fixed beam-ontwerpen met behulp van een laser Doppler vibrometer (LDV), met inbegrip van de meting van de frequentie afstemmen, wijziging van tuning mogelijkheden, en het vermijden van apparaatfout en stiction, wordt gepresenteerd. De superioriteit van de LDV-methode over de netwerkanalyse blijkt toe te schrijven aan zijn hogere modus vermogen.

Design en karakterisatie methodologie voor efficiënte Wide Range afstembare MEMS Filters

Ontdek Swin-PSAxialNet voor efficiënte multi-orgaan segmentatie met diep leren. Deze methode biedt hogere nauwkeurigheid dan eerdere technieken voor medische beeldanalyse.

Swin-PSAxialNet: een efficiënte segmentatietechniek voor meerdere organen

Meer video's verkennen