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【中文期刊】 蒋文俊 曹新生 《心脏杂志》 2025年37卷1期 68-72页ISTICCA
【摘要】 心冲击图(ballistocardiogram,BCG)是心脏搏动引起的人体周期性微弱震动图形,通过记录BCG信号可实现无接触心脏活动检测.本文就BCG技术的发展历史,在健康医疗领域的发展现状、在航空航天医学领域的发展前景和技术发展趋势及面...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 宋丽梅 吴航 等 《医疗卫生装备》 2025年46卷5期 9-13页ISTICCA
【摘要】 目的:为了提高图像质量并恢复图像的细节特征,提出一种基于改进Corediff模型的低剂量CT图像噪声去除方法.方法:在Corediff模型的基础上,对其关键组件U-Net网络进行改进构建RS-Corediff模型.首先,在网络输入阶段引入残...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 龚薇 李钟玉 等 《临床超声医学杂志》 2024年26卷12期 1051-1054页ISTICCSCD
【摘要】 心包积液是由多种因素引起的心包腔内液体积聚,超声心动图是其常用的诊断工具,但由于图像噪声、回声变化和分割区域形状不规则等问题,常导致定位困难.本文提出了一种改进U-Net模型,并探讨其自动分割心包积液超声心动图图像的应用价值.本文纳入公开数...
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【中文期刊】 杨贺淇 秦健 《山东第一医科大学（山东省医学科学院）学报》 2024年45卷7期 428-432页
【摘要】 骨质疏松是慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary diseases,COPD)的主要共患病之一.骨质疏松主要表现为骨量减少、骨强度下降,可导致原发性脆性骨折,骨密度(bone mineral densi...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 褚张晴晴 钟志强 等 《计算机工程》 2023年49卷10期 154-161页
【摘要】 脑肿瘤核磁共振成像(MRI)的准确分割对手术方案的制定和放疗计划具有重要意义.U-Net作为脑肿瘤分割领域应用最广泛的网络,具有较优的性能,但是存在跳跃连接中语义差距较大、MRI图像中跨通道信息利用不足的问题.为对脑肿瘤各区域进行准确分割,...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 林金朝 蒋媚秋 等 《中国生物医学工程学报》 2021年40卷3期 291-300页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 在微创手术中,电灼、激光烧蚀等操作产生的烟雾严重影响图像质量,遮挡医生视野,增加手术风险,同时也降低计算机辅助手术算法(如分割、三维重建、跟踪等)的性能,因此需要实时去除烟雾,以保持清晰的视野.提出一种基于改进U-Net网络的烟雾净化算法:...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐柏林 蔡文杰 等 《中国医学物理学杂志》 2022年39卷10期 1274-1279页ISTICCSCD
【摘要】 基于U-Net框架提出一种新的算法用于心电波形的分割.该方法将一定长度的心电信号作为输入,输出P波、QRS波和T波的分割图像,同时定位各个特征波的起始点和终止点,创新性地提出了多通道空洞卷积加上注意力机制的模型结构,并设计了一种数据增强公式...
- 概要：
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【中文期刊】 刘东 陈境宇 等 《云南大学学报（自然科学版）》 2022年44卷2期 271-280页
【摘要】 在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中,乳腺肿块的精确分割至关重要.?然而,乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则,使得精确分割面临很大挑战.?为进一步提升分割性能,提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方法.?首先,...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 代茵 刘维宾 等 《东北大学学报（自然科学版）》 2022年43卷7期 944-950页
【摘要】 为解决脑脊液病理图像中部分细胞膜较为模糊,与图像背景难以区分的问题,采用了基于注意力机制的U-Net深度学习方法对脑脊液病理图像做全自动分割.在深度学习网络中加入注意力机制对细胞进行定位,抑制无关信息,提高语义的特征表达,提高对细胞整体分割...
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【中文期刊】 刘今子 董浩 等 《科学技术与工程》 2022年22卷32期 14328-14338页
【摘要】 近年来,直肠癌的患病率普遍提高,准确判断直肠癌周围淋巴结的转移情况,能显著提高患者的治愈概率.通过建立数学模型,运用卷积神经网络模型进行智能判断直肠癌淋巴结转移情况.以直肠肿瘤患者动脉期的电子计算机断层扫描(computed tomogra...
- 概要：
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【中文期刊】 周涛 董雅丽 等 《中国图象图形学报》 2021年26卷9期 2058-2077页
【摘要】 病灶精确分割对患者病情评估和治疗方案制定有重要意义,由于医学图像中病灶与周围组织的对比度低,同一疾病病灶边缘和形状存在很大差异,从而增加了分割难度.U-Net是近些年深度学习研究中的热点,为医生提供了一致性的量化病灶方法,一定程度上提高了分...
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【中文期刊】 蔡畅 陈军波 等 《中南民族大学学报（自然科学版）》 2021年40卷4期 417-423页
【摘要】 为提高脑肿瘤磁共振图像分割精度,在U-Net图像分割方法基础上,提出了一种引入注意力机制的深度学习改进模型,利用全局上下文信息,使模型重点关注需要分割区域的特征,并抑制无关的特征,以此提高模型的分割精度,同时引入残差块来加速模型的训练.实验...
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【中文期刊】 亢洁 丁菊敏 等 《计算机工程》 2020年46卷1期 255-261,270页
【摘要】 在利用卷积神经网络分割肝脏边界较模糊的影像数据时容易丢失位置信息,导致分割精度较低.针对该问题,提出一种基于分水岭修正与 U-Net模型相结合的肝脏图像自动分割算法.利用 U-Net分层学习图像特征的优势,将浅层特征与深层语义特征相融合,避...
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【中文期刊】 潘沛克 王艳 等 《计算机应用》 2019年39卷4期 1183-1188页
【摘要】 鼻咽肿瘤生长方向不确定,解剖结构复杂,当前主要依靠医生手动分割,该方法耗时久同时严重依赖于医生的经验.针对这一问题,基于深度学习理论,提出一种基于U-net模型的全自动鼻咽肿瘤MR图像分割算法,利用卷积操作替换原始U-net模型中的最大池化...
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【学位论文】 作者：杨启帆导师：周小平 佟乐 上海师范大学 信息与通信工程 信息与通信工程（硕士） 2023年
【摘要】 目前在我国的眼底医生只有三万人左右，面对十几亿人，没有方法进行大范围的检测。近年来，大量的研究表明，通过人工智能、机器学习等技术手段，能够有效地提高医务人员的工作效率，显著地降低医务人员的劳动成本，并在一定程度上缓解了医务人员的紧缺。通过人...
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【学位论文】 作者：周迪导师：张自力 武汉纺织大学 软件工程 软件工程（硕士） 2023年
【摘要】 胃癌是困扰全世界的疾病之一，医学图像分割作为一项重要的辅助手段，快速且准确地分割出胃癌病理图像中病变区域的研究受到越来越多人的关注。目前， U-Net在各种医学图像分割任务中都取得了显著的成果，这得益于它简单而有效的U型结构以及端到端的训练...
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【学位论文】 作者：覃军焱导师：王子民 桂林电子科技大学 计算机科学与技术 计算机技术（硕士） 2022年
【摘要】 青少年特发性脊柱侧弯（简称AIS）是临床上常见的脊柱畸形疾病，其发病原因不明，无法针对病因进行针对性治疗，所以尽早发现并进行干预尤为重要。脊柱侧弯Cobb角度是衡量脊柱侧弯病情的重要参考依据，目前Cobb角测量工作需要脊柱外科专业医生手动进...
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【学位论文】 作者：汤同宵导师：白培瑞 刘国忠 山东科技大学 信息与通信工程 电子与通信工程（硕士） 2022年
【摘要】 颅内动脉瘤是一种严重威胁人类生命健康的血管类疾病，因其破裂带来的高致死率，已成为公共卫生保健难题。因此，颅内动脉瘤早期精准诊疗十分重要。目前临床上对颅内动脉瘤的筛查诊断主要通过放射科医生人工读片完成。但是，仅依靠人工读片进行颅内动脉瘤诊断往...
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【学位论文】 作者：何怡导师：皮喜田 重庆大学 生物医学工程 生物医学工程（硕士） 2021年
【摘要】 心音信号的分割与分类研究是心音信号的研究热点。一方面，通过对心音信号的分割可以获得其各个状态的信息，对心脏的健康状况作出初步评估；另一方面，针对心音信号分类的研究，分割是分类研究的重要突破口。隐半马尔科夫模型（HiddenSemi-Mark...
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【学位论文】 作者：邢恩铭导师：杨军 北京协和医学院 中国医学科学院;清华大学医学部 生物医学工程 生物医学工程（硕士） 2021年
【摘要】 人体皮肤的表皮层和真皮层的厚度变化可以反映人体皮肤特征，是皮肤特征的重要评价指标，多种皮肤疾病的表现都与真、表皮肤的厚度变化直接相关，包括系统性硬皮病、银屑病、特异性皮炎、荨麻疹等。超声诊断技术在临床的应用非常广泛，使用高频超声对皮肤进行真...
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