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【中文期刊】 李卓府 叶兆祥  《中国肿瘤临床》 2024年51卷1期 36-40页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 基于影像组学的结直肠癌肝转移(colorectal cancer liver metastases,CCLM)早期预测及疗效评估,对于CCLM患者的个体化管理与治疗方式选择具有重要意义.以卷积神经网络为基础的深度学习(deep learni...

【关键词】 影像组学； 深度学习； 结直肠癌肝转移；

【中文期刊】 闫雪娜 马翔宇  等 《医疗卫生装备》 2024年45卷6期 59-64页 ISTICCA

【摘要】 目的:探讨深度学习(deep learning,DL)和图谱库(Atlas)联合的MRI引导下在线自适应放疗自动勾画方案的勾画效果.方法:选取2020年1月至2021年9月在某院进行MRI引导下在线自适应放疗的15例前列腺癌患者,以随机抽样...

【关键词】 磁共振图像引导放疗； DL勾画； Atlas勾画；

【中文期刊】 潘翩 鲁际  《巴楚医学》 2024年7卷3期 118-124页

【摘要】 阿尔兹海默症(AD)作为一种神经退行性疾病,早期阶段往往无明显症状,而当临床症状显现时,病情多已发展至中度或重度,导致患者完全依赖照护者,为护理工作带来极大挑战.因此,AD的早期临床诊断和分期诊断对于患者治疗至关重要.尽管当前已有磁共振成像...

【关键词】 阿尔兹海默症； 磁共振成像； 人工智能；

【中文期刊】 徐光柱 钱奕凡  等 《中国图象图形学报》 2023年28卷8期 2476-2490页

【摘要】 目的 为解决基于深度学习算法在执行胎儿四腔心超声切面图像质量评测时无法准确反映心脏区域中瓣膜与房室间隔及心室心房区域的可见程度问题,提出一种目标检测与两级分割相结合的胎儿四腔心超声切面图像质量评测方法.方法 首先利用自行构建的胎儿超声切面数...

【关键词】 深度学习(DL)； 卷积神经网络(CNN)； 超声图像质量评测；

【中文期刊】 张本健 林辉  等 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 2023年46卷8期 1070-1078页

【摘要】 文章基于全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的 U-net 网络,并通过对 U-net 网络的调整,构建适用于脑肿瘤图像分割的 U1-net网络.U1-net网络由卷积层、最大池化层、反卷积层和激...

【关键词】 深度学习(DL)； 全卷积神经网络(FCN)； U1-net网络；

【中文期刊】 陈小同 梁若蘭  等 《数字中医药（英文版）》 2022年5卷4期 367-376页

【摘要】 心血管疾病是全球主要的高致死性疾病,早期预测心血管事件的风险可以降低急性心肌梗死的发生率,降低心血管疾病患者的死亡率.由于心血管疾病复杂的病理机制和多因素参与心血管病的发生和发展过程,传统的数据分析无法有效处理心血管疾病和从多维数据层面预测...

【关键词】 中医； 心血管疾病； 人工智能；

【中文期刊】 Zhao Li Xiaoxuan Chen  等 《分子植物（英文版）》 2022年15卷9期 1418-1427页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP

【摘要】 Bulked segregant analysis(BSA)is a rapid,cost-effective method for mapping mutations and quantitative trait loci(QTLs)in...

【关键词】 QTL mapping； bulked segregant analysis； BSA；

【外文期刊】 Eltrass Ahmed S ; Tayel Mazhar B ; 等 《Journal of neural engineering》 2022年19卷6期 SCISCIEMEDLINE

【关键词】 deep learning (DL); convolutional neural network (CNN); electroencephalography (EEG);

【外文期刊】 Zhao, Jingwei ; Jain, Manu ; 等 《Lasers in surgery and medicine.》 2021年53卷6期 880-891页 SCISCIEMEDLINE

【关键词】 reflectance confocal microscopy (RCM); portable confocal microscopy (PCM); deep learning (DL);

【外文期刊】 Shen, Daming ; Ghosh, Sushobhan ; 等 《NMR in biomedicine》 2021年34卷1期 SCISCIEMEDLINE

【关键词】 compressed sensing (CS); convolutional neural network (CNN); deep learning (DL);

【外文期刊】 Tian, Yin ; Ma, Liang ; 2020年17卷3期 SCISCIEMEDLINE

【关键词】 auditory attention tracking; electroencephalogram (EEG); convolutional neural network (CNN);

【外文期刊】 Rahman, Md Mijanur ; Khatun, Fatema ; 等 2021年51卷4期 446-461页

【关键词】 artificial intelligence (AI); coronavirus disease (COVID-19); deep learning (DL);

【外文期刊】 Sihan Yang ; Qiang Pu ; 等 《Medical Physics》 2023年50卷6期 3597-3611页 SCISCIEMEDLINE

【关键词】 low‐dose CT (LDCT); image denoising; deep learning (DL);

【外文期刊】 David Z Huang ; J. Christian Baber ; 等 《Expert opinion on drug discovery》 2021年16卷7/12期 1045-1056页

【关键词】 Artificial intelligence (AI); quantitative structureactivity relationship (QSAR); activity prediction;

【外文期刊】 Ozdemir, Mehmet Akif ; Cura, Ozlem Karabiber ; 等 《International Journal of Neural Systems》 2021年31卷8期 SCISCIEMEDLINE

【关键词】 Convolutional Neural Network (CNN); Deep Learning (DL); seizure detection;

【外文期刊】 Hassan, Ali ; Ghafoor, Mubeen ; 等 《Journal of digital imaging: the official journal of the Society for Computer Applications in Radiology》 2019年32卷6期 1027-1043页 SCISCIEMEDLINE

【关键词】 Convolutional neural network (CNN); Deep learning (DL); HEVC;

【外文期刊】 Kim, Kyung Hye ; Sohn, So Young ; 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2020年130卷 176-184页 SCISCIEMEDLINE

【关键词】 Deep learning (DL); Class-imbalance problem; Cost-sensitive approach;

【外文期刊】 Dreizin, David ; Chen, Tina ; 等 《Abdominal radiology.》 2021年46卷6期 2556-2566页

【关键词】 Blunt hepatic injury (BSI); Computed tomography (CT); Liver parenchymal disruption index (LPDI) deep learning (DL);

【外文期刊】 Ursula Schmidt-Erfurth ; Amir Sadeghipour ; 等 《Progress in retinal and eye research》 2018年67卷 1-29页 SCISCIEMEDLINE

【关键词】 Artificial intelligence (AI); Machine learning (ML); Deep learning (DL);

【外文期刊】 Bagherzadeh, Sara ; Maghooli, Keivan ; 等 《Cognitive Neurodynamics》 2022年16卷5期 1087-1106页

【关键词】 Electroencephalogram; Emotion recognition; Effective connectivity;