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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...
- 概要:
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【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...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 路腾 彭芸 等 《中国医学装备》 2025年22卷7期 25-29页ISTIC
【摘要】 目的:评价基于深度学习(DL)的重建图像在提升儿童超低剂量胸部CT气道自动分割的成功率及气道图像显示质量.方法:连续选取2020年2至9月首都医科大学附属北京儿童医院采用超低剂量进行胸部CT复查的41例患儿的临床资料,患儿平均年龄(4.43...
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 张臣 曹丰 等 《医学信息学杂志》 2025年46卷6期 57-62页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 探讨深度学习技术在左心房CTA图像自动分割中的应用价值,综述理论框架和国内外研究进展,梳理潜在研究方向.方法/过程 检索国内外文献,对比分析左心房CTA图像传统分割方法与基于深度学习的算法,并评估其效果.结果/结论 深度学习技术...
- 概要:
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【中文期刊】 丁赛赛 张渊铭 等 《生物医学工程学进展》 2025年46卷5期 708-717页CA
【摘要】 组织病理诊断被认为是临床癌症诊断的金标准.基于深度学习的病理图像计算机辅助诊断(CAD)能帮助病理医生提高诊断的准确性和效率.然而,不同的医院对病理图像的染色存在差异,多种因素会影响由单一医院数据所训练的辅助诊断模型的泛化性.虽然多中心学习...
- 概要:
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- 结论:
【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...
- 概要:
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【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;
- 概要:
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【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;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【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...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【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...
- 概要:
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- 结论:
【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);
- 概要:
- 方法:
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【外文期刊】 Mohammed El Adoui ; Stylianos Drisis ; 等 《Current Medical Imaging.》 2023年19卷5期 526-533页
【关键词】 Deep learning;CNN;explainable DL;
- 概要:
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- 结论:
【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;
- 概要:
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- 结论:
【外文期刊】 Li, Zhao ; Chen, Xiaoxuan ; 等 《Molecular Plant》 2022年15卷9期 1418-1427页
- 概要:
- 方法:
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【外文期刊】 Jiang, Jialiang ; Luo, Yong ; 等 《Current Medical Imaging.》 2021年17卷3期 404-409页
【关键词】 Auto-segmentation;graves' ophthalmopathy (GO);deep learning (DL);
- 概要:
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【外文期刊】 Cho, Junghun ; Zhang, Jinwei ; 等 《Magnetic resonance in medicine: official journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine》 2022年87卷3期 1583-1594页SCISCIEMEDLINE
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Wang Z. ; Yang P. ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2024年170卷 285-297页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Attention mechanisms;Computation graph optimization;Deep Learning (DL);
- 概要:
- 方法:
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【外文期刊】 Tuan-Linh Nguyen ; Kavuri, Swathi ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2019年118卷 208-219页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Fuzzy logic;Deep learning (DL);Convolutional Neural Network (CNN);
- 概要:
- 方法:
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【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;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Nejadeh, Mohammad ; Bayat, Peyman ; 等 《Biocybernetics and biomedical engineering》 2021年41卷2期 758-778页
【关键词】 Heart failure (HF);Deep learning (DL);Oversampling from minority class;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【外文期刊】 Daming Shen ; Ashitha Pathrose ; 等 2021年34卷12期 n/a-n/a页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 deep learning (DL);image segmentation;multi‐channel 3D dense U‐Net;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【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;
- 概要:
- 方法:
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【外文期刊】 Sundaravadivelu Sumathi ; Kanagaraj Suganya ; 等 《Current pharmaceutical design》 2023年29卷13期 1013-1025页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Deep learning (DL);neural networks;precision medicine;
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【外文期刊】 Anqi,Lu ; Jiaxiang,Zhang ; 等 《Pharmaceutical research》 2022年39卷11期 2905-2918页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 3D printing;artificial intelligence (AI);binder jetting;
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【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);
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【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;
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【外文期刊】 Wang, Guanhua ; Gong, Enhao ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2020年39卷10期 3089-3099页
【关键词】 Magnetic resonance imaging;Generators;Machine learning;
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【外文期刊】 Tu, X. I. A. O. H. O. N. G. ; Xie, Q., I ; 等 2023年23卷4期 2340005-2340005页
【关键词】 Deep learning (DL);back propagation (BP) algorithm;physical exercise;
- 概要:
- 方法:
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【外文期刊】 Njeh, Ines ; Mzoughi, Hiba ; 等 《Medical and Biological Engineering and Computing: Journal of the International Federation for Medical and Biological Engineering》 2021年59卷1期 85-106页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Compressed Sensing Magnetic Resonance Imaging (CS-MRI);Image reconstruction;Convolutional Encoder-Decoder architecture;
- 概要:
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【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);
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