随着深度学习技术的迅猛发展，其在医学影像处理领域的应用也日益广泛。最近，一个名为“Awesome MRI Reconstruction”的开源项目在GitHub上引起了广泛关注。该项目精心收集了大量关于深度学习在磁共振成像（MRI）重建...

近日，一项名为Block Diffusion的技术引起了广泛关注。该技术通过创新的方式在自回归模型（autoregressive models）和扩散模型（diffusion models）之间进行插值，为生成模型领域带来了新的突破。自回归模型以其序列...

近期，一项名为CATANet的创新技术在高分辨率图像生成领域取得了重要进展。该技术通过聚合长距离内容相似的标记（tokens），显著提升了图像超分辨率的效果。传统的超分辨率方法通常依赖于局部特征的处理，而CATANet则...

AbdomenAtlas 3.0近日正式发布，成为首个包含高质量腹部CT扫描与配对放射报告的公开数据集。该数据库涵盖了超过9,000例CT扫描，每例扫描均配有详细的放射报告，并提供了肝脏、肾脏和胰腺肿瘤的逐体素注释。这一数据...

该研究探讨了如何利用CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）方法进行胸部X光片的异常检测。CLIP是一种新兴的多模态学习方法，它通过对图像和文本的联合训练，实现了在多个任务中的优异表现。在本研究中，...

CT-RATE是一个将3D医学成像与文本报告相结合的数据集，旨在提供更丰富的医学影像信息。与此同时，CT-CLIP作为一个多功能的人工智能框架，已经针对这些图像进行了优化处理。该框架能够更好地理解和分析医学成像数据，...

PSALM是大型多模态模型（LMM）的扩展版本，通过引入一个掩码解码器和多功能输入模式，在各种图像分割任务中表现出色。这种方法不仅克服了仅限于文本输出的限制，而且还使模型能够有效理解和分类复杂图像。PSALM的创...

医学视频中的目标分割一直是医学影像处理的难点之一。近日，研究人员提出了一种名为 Vivim 的新型医学视频目标分割框架，该框架通过采用状态空间模型的方法对时空数据进行高效压缩，从而在更短的时间内实现更加准确...