European Radiology：基于深度卷积神经网络的颅咽管瘤MR图像的自动分割
深度神经网络（DNN）是一项多学科交叉的研究，可以缩短图像处理时间，利用医学影像领域的大数据提高诊断结果的可靠性。
MedSci原创 - 磁共振成像（MRI），深度神经网络，颅咽管瘤是 - 2023-02-21
Comput Med Imaging Graph：基于多监督深度残差网络的肿瘤图像分割研究新进展
目前骨肉瘤的主要治疗方案是新辅助放化疗以及手术切除肿瘤，因此精确地从骨肉瘤 CT 图像中分割出肿瘤病灶区域，对术前新辅助放化疗的计划制定，以及术后放化疗疗效评估都有着至关重要的作用。
苏州医工所 - 骨肉瘤，MSRN，分割结果 - 2018-05-01
Radiology：CT图像配准与自动分割在结直肠癌肝转移瘤热消融中的应用
最近，通过消融确认软件对消融边缘的评估在小规模的回顾性系列中被证明优于消融边缘的视觉评估，提供了消融边缘的体积评估并可识别有局部肿瘤进展风险的肿瘤。
MedSci原创 - 结直肠癌，结直肠癌肝转移 - 2023-06-05
Radiology：基于图像到图像转换的脑肿瘤MRI定量脑血容量图像合成标准
生成对抗网络 (GAN)是一种基于深度学习的框架，它从一组训练数据中学习映射，并生成与训练数据具有相同特性的合成数据。
MedSci原创 - 脑肿瘤，脑血容量 - 2024-05-16
J Clin Oncol：局部前列腺癌的常规分割放疗和中度低分割放疗比较
之前发表的单中心随机前瞻性实验并没有表现出中度低分割强度调节放疗（H-IMRT）比常规的分割IMRT（C-IMRT）在5年生化和/或临床疾病失败（BCDF）中具有优越性。最近，有研究人员使用新的风险组
MedSci原创 - 前列腺癌，放疗，比较 - 2020-03-31
RADIOLOGY：使用脑肿瘤图像到图像转换从标准MRI定量脑血量图像合成
GAN图像到图像转换技术从标准的MRI扫描生成准确的合成CBV图，可用于改善脑肿瘤的临床评估。
MedSci原创 - 脑肿瘤， MRI 定量脑血量图像 - 2023-08-22
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
European Radiology：深度学习图像重建，实现腹部增强双能量CT图像质量的“飞跃”！
深度学习图像重建（DLIR）是一种新的CT重建方法，其中深度卷积神经网络（DCNN）被纳入了DLIR的图像重建算法，可通过高质量的CT图像数据集进行训练学习如何区分噪音和信号。
MedSci原创 - 深度学习，双能量CT - 2022-06-12
European Radiology：深度学习图像重建算法在降低双能CT图像噪声方面的价值
现阶段，迭代重建（IR）算法已被引入临床实践以取代传统的滤波反投影（FBP）。
MedSci原创 - 深度学习，双能CT，放射组学 - 2023-01-26
【典型超声图像】卵巢巧克力囊肿
经腹部联合经阴道或经直肠彩色多普勒超声是诊断卵巢巧克力囊肿的首选检查，可确定数量、位置、大小、形态、内容物等。血清CA125可轻度升高。
叮当医学超声 - 卵巢畸胎瘤，卵巢巧克力囊肿，卵巢子宫内膜异位囊肿 - 2022-09-06
宫颈液基细胞学的数字病理图像采集与图像质量控制中国专家共识
当前宫颈液基细胞学筛查已成为人工智能病理研发的热点，但国内对宫颈液基细胞学数字病理图像的采集及质量评估，缺乏统一、规范的标准。为促进标
中华病理学杂志.2021.50(4):319-322. - 宫颈液基细胞学 - 2021-05-18
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
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