Buchumschlag

AutoPET III Challenge: PET/CT Semantic Segmentation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Safdari, Reza, Koohi-Moghaddam, Mohammad, Bae, Kyongtae Tyler
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Image and Video Processing Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Data-Centric Strategies for Overcoming PET/CT Heterogeneity: Insights from the AutoPET III Lesion Segmentation Challenge
von: Kovacs, Balint, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lesion Segmentation in Whole-Body Multi-Tracer PET-CT Images; a Contribution to AutoPET 2024 Challenge
von: Astaraki, Mehdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AutoPET Challenge: Tumour Synthesis for Data Augmentation
von: Chan, Lap Yan Lennon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AutoPET III Challenge: Tumor Lesion Segmentation using ResEnc-Model Ensemble
von: Chutani, Tanya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data Diet: Can Trimming PET/CT Datasets Enhance Lesion Segmentation?
von: Jaus, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Autopet III challenge: Incorporating anatomical knowledge into nnUNet for lesion segmentation in PET/CT
von: Kalisch, Hamza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Modal Interactive Perception Network with Mamba for Lung Tumor Segmentation in PET-CT Images
von: Mei, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

H2ASeg: Hierarchical Adaptive Interaction and Weighting Network for Tumor Segmentation in PET/CT Images
von: Lu, Jinpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

3D Lymphoma Segmentation on PET/CT Images via Multi-Scale Information Fusion with Cross-Attention
von: Huang, Huan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalizable CT-Free PET Attenuation and Scatter Correction for Pediatric Patients
von: Wu, Jia-Mian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Structure-Guided MR-to-CT Synthesis with Spatial and Semantic Alignments for Attenuation Correction of Whole-Body PET/MR Imaging
von: Zheng, Jiaxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Paired Diffusion: Generation of related, synthetic PET-CT-Segmentation scans using Linked Denoising Diffusion Probabilistic Models
von: Bradbury, Rowan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-modal Evidential Fusion Network for Trustworthy PET/CT Tumor Segmentation
von: Qi, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter Efficient Fine Tuning for Multi-scanner PET to PET Reconstruction
von: Kim, Yumin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lesion Segmentation in FDG-PET/CT Using Swin Transformer U-Net 3D: A Robust Deep Learning Framework
von: Guha, Shovini, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Disentangled PET Lesion Segmentation
von: Gatsak, Tanya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LegoPET: Hierarchical Feature Guided Conditional Diffusion for PET Image Reconstruction
von: Sun, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CT to PET Translation: A Large-scale Dataset and Domain-Knowledge-Guided Diffusion Approach
von: Nguyen, Dac Thai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MDAA-Diff: CT-Guided Multi-Dose Adaptive Attention Diffusion Model for PET Denoising
von: Niu, Xiaolong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FourierPET: Deep Fourier-based Unrolled Network for Low-count PET Reconstruction
von: Zhang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards AI Lesion Tracking in PET/CT Imaging: A Siamese-based CNN Pipeline applied on PSMA PET/CT Scans
von: Hein, Stefan P., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Comprehensive Evaluation of Quantitative Measurements from Automated Deep Segmentations of PSMA PET/CT Images
von: Dzikunu, Obed Korshie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prediction of recurrence free survival of head and neck cancer using PET/CT radiomics and clinical information
von: Furukawa, Mona, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MS-IQA: A Multi-Scale Feature Fusion Network for PET/CT Image Quality Assessment
von: Li, Siqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Full-dose Whole-body PET Synthesis from Low-dose PET Using High-efficiency Denoising Diffusion Probabilistic Model: PET Consistency Model
von: Pan, Shaoyan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Segmentation of Prostate Tumour Volumes from PET Images is a Different Ball Game
von: Bhandary, Shrajan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

End-to-end Triple-domain PET Enhancement: A Hybrid Denoising-and-reconstruction Framework for Reconstructing Standard-dose PET Images from Low-dose PET Sinograms
von: Jiang, Caiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Learning-Based Segmentation of Tumors in PET/CT Volumes: Benchmark of Different Architectures and Training Strategies
von: Górka, Monika, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From FDG to PSMA: A Hitchhiker's Guide to Multitracer, Multicenter Lesion Segmentation in PET/CT Imaging
von: Rokuss, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

S3PET: Semi-supervised Standard-dose PET Image Reconstruction via Dose-aware Token Swap
von: Cui, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self is the Best Learner: CT-free Ultra-Low-Dose PET Organ Segmentation via Collaborating Denoising and Segmentation Learning
von: Ye, Zanting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AdaMSS: Adaptive Multi-Modality Segmentation-to-Survival Learning for Survival Outcome Prediction from PET/CT Images
von: Meng, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Implicit neural representations for end-to-end PET reconstruction
von: Moussaoui, Younès, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multibranch Generative Models for Multichannel Imaging with an Application to PET/CT Synergistic Reconstruction
von: Pinton, Noel Jeffrey, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Head and Neck Tumor Segmentation from [18F]F-FDG PET/CT Images Based on 3D Diffusion Model
von: Dong, Yafei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CT-Guided Spatially-varying Regularization for Voxel-Wise Deformable Whole-Body PET Registration
von: Wu, Xiangcen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Leveraging Semantic Asymmetry for Precise Gross Tumor Volume Segmentation of Nasopharyngeal Carcinoma in Planning CT
von: Li, Zi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Functional Imaging Constrained Diffusion for Brain PET Synthesis from Structural MRI
von: Yu, Minhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PASTA: Pathology-Aware MRI to PET Cross-Modal Translation with Diffusion Models
von: Li, Yitong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Open Multi-Center Whole-Body FDG PET/CT Foundation Model for Tumor Segmentation
von: Liu, Xiaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)