解码生物医学图像分析的未来：多模态联合分割、检测和识别的基础模型 背景介绍 在生物医学研究中，图像分析已成为推动生物医学发现的重要工具，能够跨越从亚细胞器到器官层面的多尺度研究。然而，传统的生物医学图像分析方法大多将分割（segmentation）、检测（detection）和识别（recognition）作为独立的任务分别处理，这种割裂式的方法不仅限制了任务间交互的信息共享，也增加了处理复杂多样的生物医学图像数据的难度。 例如，传统的分割方法通常依赖人工指定的边界框（bounding box）来标注感兴趣目标的区域，这对形状不规则或数量庞大的目标（如病理全片图像中的所有细胞）来说是具有挑战性的。此外，忽略目标检测和语义识别（metadata-like semantic informatio...

多视角变换网络（MVTN）推动3D理解研究的新进展 背景与研究动机 在计算机视觉领域，三维（3D）数据的深度学习研究近年来取得了显著进展，尤其是在分类、分割和检索任务中。然而，如何有效利用三维形状信息仍然是一个重要的挑战。常用的三维数据表示方法包括点云（Point Clouds）、网格（Meshes）和体素（Voxels）。此外，另一种流行的策略是通过多视角投影技术，将3D对象或场景渲染成多个二维（2D）视图。这种方法与人类视觉系统接收的图像流更为相似，并且可以充分利用2D深度学习的先进成果。 多视角方法如MVCNN（Su et al., 2015）通过渲染固定视点的2D图像，显著提升了3D形状分类的性能。然而，这些方法普遍依赖固定的视角配置（如随机采样或预定义视点），难以根据具体任务动态调...

注意引导的CNN框架用于3D MRI扫描的胶质瘤分割和评级研究 胶质瘤是人类最致命的脑肿瘤形式，及时诊断这些肿瘤是有效肿瘤治疗的重要一步。磁共振成像（MRI）通常提供对脑部病变的无创检查。然而，手动检查MRI扫描中的肿瘤需要大量时间，并且容易出错。因此，自动诊断肿瘤在胶质瘤的临床管理和外科干预中起着至关重要的作用。在这项研究中，我们提出了一个基于卷积神经网络（CNN）的框架，用于从3D MRI扫描中无创分级肿瘤。 背景介绍 胶质瘤是常见且致命的脑肿瘤，根据其侵袭性和恶性程度可以分为四级。低级别肿瘤（I-III级）通常较不具侵袭性且对治疗反应较好。然而，高级别肿瘤（IV级）具有高度侵袭性，例如胶质母细胞瘤，其治疗效果较差，仅有5%的患者能存活5年。 为了使用医疗影像开展胶质瘤的研究，研究者通常...