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【中文期刊】 孙淑婷 刘铖枨 等 《现代仪器与医疗》 2024年30卷2期 59-68页
【摘要】 医学图像分割是计算机辅助诊断领域的一项关键技术,其主要任务是将特定的器官、组织或异常区域从图像中准确地识别出来.但是医学图像的质量易受到其复杂纹理和成像设备限制(如噪声和边界不清晰)的影响,故传统的医学图像分割方法已难以满足现实临床需求.随...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【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】 刘畅 严小军 等 《影像技术》 2025年37卷3期 4-8页
【摘要】 为了提升仪表装配过程中螺钉自动预紧的精度和自动化程度,本文提出了一种基于U-Net的螺钉识别定位方法.根据一字螺钉自身形状特点,通过识别螺钉一字槽的中心与旋转角度,完成螺钉的自动预紧任务.利用集成了视觉采集系统的螺钉自动拧紧装置,采集约30...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 崔奥宇 许幸芬 等 《中国医学物理学杂志》 2023年40卷4期 429-435页ISTICCSCD
【摘要】 精确提取冠状动脉血管造影(CAG)中心线对血管疾病诊断具有重要意义,本文提出了一种基于全卷积神经网络(FCN)的CAG中心线提取方法.首先利用基于Hessian矩阵的Frangi滤波器去除大部分伪血管噪声,突出CAG的血管树,明显区分血管和...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 洪启帆 玄祖兴 等 《中国医学物理学杂志》 2023年40卷6期 695-700页ISTICCSCD
【摘要】 针对低剂量医学CT图像因减少辐射剂量而引入大量噪声,导致图像质量显著下降的问题,提出一种基于残差注意力机制和自适应特征融合的低剂量CT图像去噪算法,该算法使用全卷积神经网络来完成低剂量CT图像去噪.在网络框架中引入残差注意力机制和选择性内核...
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- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 于营 赵芝鹤 等 《电脑与电信》 2023年7期 16-22页
【摘要】 医学图像语义分割是计算机视觉和医疗领域的重要研究方向.基于全卷积神经网络的医学图像分割已经取得了显著进展,并在健康监测、疾病诊断和治疗方面得到广泛应用.文章总结了该领域的主要数据集和评价指标,回顾了现有的研究方法,尤其对于有突出贡献和技术引...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 杨静 汤福南 等 《医疗卫生装备》 2022年43卷1期 17-21,31页ISTICCA
【摘要】 目的:提出一种基于全卷积神经网络的肺结节测量校准方法,以改善肺结节测量过程中由于不同的呼吸屏气造成的测量误差.方法:选择美国国立卫生研究院的CT图像数据集中的263幅胸部图像制作符合全卷积神经网络训练与测试要求的数据集,然后构建用于肺部轮廓...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 曾安 吴春彪 等 《生物医学工程研究》 2022年41卷3期 239-247页ISTIC
【摘要】 针对传统冠状动脉分割中需要人为干预且效率低,以及现有深度学习分割方法准确率低的问题,本研究提出一种基于多尺度集成的分割模型.该模型设计了一种新的由粗到细的分割框架,通过结合全尺度的粗分割与局部多尺度的细分割,进一步提升分割的准确率.实验结果...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨斌斌 刘霖雯 等 《中国生物医学工程学报》 2020年39卷6期 652-666页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 脑皮层下结构分割问题是神经科及其他相关疾病计算机辅助诊断和治疗的基础.通过分割和分析核磁共振图像中的脑结构,可以对自闭症谱系障碍、脑卒中、脑肿瘤等疾病进行早期诊断和治疗.为解决精准脑结构分割的问题,基于深度学习基本理论,提出一种DenseM...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐光柱 林文杰 等 《计算机应用》 2022年42卷3期 825-832页
【摘要】 由于眼底血管结构复杂多变,且图像中血管与背景对比度低,眼底血管分割存在巨大困难,尤其是微小型血管难以分割.基于深层全卷积神经网络的U-Net能够有效提取血管图像全局及局部信息,但由于其输出为灰度图像,并采用硬阈值实现二值化,这会导致血管区域...
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【中文期刊】 胡英 付美涵 《计算机应用与软件》 2022年39卷10期 217-223,237页
【摘要】 由于肝脏血管结构复杂,与周围组织对比度低,从CT影像中对肝脏血管的准确分割比较困难.因此,提出一种基于改进的三维全卷积神经网络V-Net的肝脏血管分割方法.针对肝脏血管的特性对基础网络结构进行改进;在网络的编码器与解码器之间引入金字塔卷积块...
- 概要：
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【中文期刊】 邓鸿 邓雅心 等 《北京生物医学工程》 2021年40卷4期 367-376页ISTIC
【摘要】 目的 从腹部计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像中分割出肝脏区域,对于肝脏疾病早期诊断、肝脏大小估计以及3D重建十分重要,精准快速地分割出肝脏边缘成为研究要点.方法 采用公开发表的肝脏肿瘤数据集为研究对象,融合...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 赵秀兰 刘印文 《中国医疗设备》 2021年36卷2期 85-88页ISTIC
【摘要】 目的 为了精确分割腹部动脉血管,提出一种基于深度学习的全自动腹部动脉CT图像分割算法.方法 采用区域不平衡块生成方法 提取CT血管横断面、冠状面和矢状面图像特征,接着采用U型全卷积神经网络对块特征进行训练与分割,最后采用最大体素保留法获得三...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 钟露 宋宏宁 等 《中华超声影像学杂志》 2025年34卷2期 98-106页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:通过开发一种使用全卷积神经网络（FCN）的人工智能系统，帮助超声医师定量评估二尖瓣反流（MR）的严重程度。方法:前瞻性收集2021年8月至2024年6月于武汉大学人民医院及武汉市中心医院441例MR患者的超声心动图图像，经筛选后269...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 颜丙宝 曹秒 等 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2021年44卷5期 110-114页
【摘要】 全卷积神经网络通过端到端的学习方式,实现了自动分割的目的.连续的卷积和池化操作会丢失一些像素,从而使感受野的大小受到限制,提出了一种基于空洞卷积的多尺度特征提取模块(Multi-scale Feature Extraction Block ...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 席欢欢 贺松 等 《智能计算机与应用》 2021年11卷5期 69-76页
【摘要】 针对传统以及基于深度学习的脑肿瘤MR图像分割方法存在精度低、特征信息丢失等问题,提出一种多尺度特征融合全卷积神经网络的脑肿瘤MR图像分割算法.该算法首先对脑肿瘤MR图像的4种模态进行归一化处理;将得到的结果通过多尺度特征融合全卷积神经网络(...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 耿辰 杨丽琴 等 《上海医学》 2020年43卷5期 274-279页ISTICCA
【摘要】 目的 探讨时间飞跃法磁共振血管成像(time-of-flight magnetic resonance angiography,TOF-MRA)结合人工智能技术对脑动脉瘤进行全自动检测的诊断性能.方法 选择2016年3月-2017年11月在...
- 概要：
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【中文期刊】 韦明炯 杨创勃 等 《生物医学工程研究》 2020年39卷4期 342-346页ISTIC
【摘要】 为提高CT图像分割提取图像特征的分割效果,设计基于全卷积神经网络的肺纤维化合并肺肿瘤CT图像的分割方法.肺部CT影像经过膨胀、腐蚀、孔洞填充、开运算、闭运算、掩模运算得到消除器官的肺实质图像,并提取ROI.通过改进全卷积神经网络结构,制定全...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 蒋建慧 姚静 等 《临床超声医学杂志》 2019年21卷1期 70-74页ISTICCSCD
【摘要】 目的 为提高基于超声心动图Simpson法的左室射血分数(LVEF)测量的效率,提出一种基于深度学习自动测量LVEF的方法.方法 首先,建立卷积神经网络,利用收集的38 153幅标记的数据对网络进行训练测试和验证,将采集到的超声心动图数据自...
- 概要：
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【中文期刊】 刘海坤 王健 等 《中国医学物理学杂志》 2019年36卷2期 171-179页ISTICCSCD
【摘要】 糖尿病、高血压等疾病会引起视网膜血管的形状发生变化,眼底图像血管分割是疾病定量分析过程中的关键步骤,对临床疾病的分析和诊断具有指导意义.本文提出一种视网膜血管管径自动测量方法.首先,将通道特征图叠加,同时通过使用深度可分离卷积来增加网络深度...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 张博 谢勤岚 《中南民族大学学报（自然科学版）》 2020年39卷4期 376-382页
【摘要】 传统机器学习方法在心脏MR图像分割中存在分割精度较差、计算复杂度高,特别是难以同时分割左、右心室及心肌等问题.提出了将改进的全卷积神经网络自动分割方法用于心脏MR图像分割.在训练网络下采样与上采样路径中加入批归一化层,保持每层网络大小与维度...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 张博 《绿色科技》 2020年6期 230-232页
【摘要】 针对分割心脏图像中半自动分割方法存在分割精度较低、计算复杂度较高等问题,提出了采用改进的全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)来自动分割心脏左、右心室及心肌.在初始训练前对原始心脏影像作预处理,对...
- 概要：
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【中文期刊】 徐光柱 胡松 等 《中国图象图形学报》 2019年24卷9期 1569-1580页
【摘要】 目的 视网膜血管健康状况的自动分析对糖尿病、心脑血管疾病以及多种眼科疾病的快速无创诊断具有重要参考价值.视网膜图像中血管网络结构复杂且图像背景亮度不均使得血管区域的准确自动提取具有较大难度.本文通过使用具有对称全卷积结构的U-net深度神经...
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【中文期刊】 刘晓鸣 雷震 等 《计算机辅助设计与图形学学报》 2019年31卷3期 431-438页
【摘要】 左心室射血分数是临床上用于衡量心脏健康的一项重要指标.为提高左心室分割和射血分数计算的精度,提出一种基于改进的全卷积神经网络和全连接条件随机场的方法.首先利用预训练的全卷积神经网络模型对心脏核磁共振影像进行左心室分割并输出概率图;之后采用3...
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【中文期刊】 侯金成 袁旭春 等 《现代医用影像学》 2019年28卷12期 2567-2571页
【摘要】 针对心脏 CT影像器官结构复杂、对比度低及个体化差异较大,继而引起左心室区域分割困难的问题,本研究提出了一种全卷积神经网络(Full Convolutional Networks,FCN)左心室多尺度分割模型.首先,通过高斯卷积核对原始图像...
- 概要：
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【中文期刊】 刘哲 张晓林 等 《中国图象图形学报》 2018年23卷8期 1254-1262页
【摘要】 目的 精确的肝脏分割是计算机辅助肝脏疾病诊断和手术规划的必要步骤,但由于肝脏解剖学的复杂性、邻近器官的低对比度和病态等原因,使得肝脏分割在医学图像处理领域仍然是具有挑战性的任务.针对腹部图像器官边界模糊及传统U-Net模型实现端到端的分割时...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭树旭 马树志 等 《计算机工程与应用》 2017年53卷18期 126-131页
【摘要】 针对腹部CT影像邻近器官对比度较低及因个体肝脏形状差异较大等引起肝脏分割困难的问题,提出了全卷积神经网络肝脏分割模型.首先通过卷积神经网络提取图像深层、抽象的特征,再通过反卷积运算对提取到的特征映射进行插值重构后得到分割结果.由于单纯进行反...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 袁鑫 郑秀娟 等 《生物医学工程学杂志》 2020年37卷5期 875-884页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 青光眼是不可逆性失明的首要原因,早期症状不明显,容易被忽视,因此青光眼早期筛查尤为重要.杯盘比是临床上用于青光眼筛查的重要指标,所以精准分割视杯视盘是计算杯盘比的关键.本文提出了一种基于全卷积多尺度残差神经网络的视杯视盘分割方法.首先,对眼...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 夏祥 王佳舟 等 《中华放射肿瘤学杂志》 2020年29卷5期 374-377页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:实现直肠癌靶区和正常组织的自动勾画，提高临床工作效率。方法:采用基于卷积神经网络的深度学习方法，架构神经网络，学习并实现自动勾画，比较自动勾画与人工勾画的差异。结果:210例直肠癌患者随机分组为190例训练集，20例验证集。测量单个患...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 耿磊 邱玲 等 《生物医学工程学杂志》 2019年36卷1期 107-115页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 糖尿病和高血压等疾病会引起视网膜血管的形状发生变化,眼底图像血管分割是疾病定量分析过程中的关键步骤,对临床疾病的分析和诊断具有指导意义.本文提出一种结合深度可分离卷积与通道加权的全卷积神经网络(FCN)视网膜图像血管分割方法.首先,对眼底图...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 竺乐庆 马梦园 等 《昆虫学报》 2018年61卷2期 255-262页ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 [目的]本研究旨在探索使用计算机视觉技术实现对鳞翅目标本图像的前背景分割方法.[方法]首先对用于训练和测试的昆虫标本图像去除背景,获得昆虫图像的前背景分割参考标准,对过大的昆虫图像进行缩小处理;其次对训练集图像采用旋转、平移、缩放等方法进行...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 祁章璇 高磊 等 《光学技术》 2021年47卷1期 66-71页
【摘要】 基于电子计算机断层扫描(CT)影像的肺叶分割是医生诊断和治疗肺部疾病的重要参考之一,但肺叶边界的模糊以及手动分割的巨大工作量使得医生难以准确、快速地分割肺叶.为此,提出了一种基于新型3D全卷积神经网络的肺叶自动分割方法.对原始CT图像进行预...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 侯剑平 张蕊 等 《中国医疗设备》 2024年39卷6期 8-16,29页ISTIC
【摘要】 目的 提出一种基于实时荧光聚合酶链式反应(Polymerase Chain Reaction,PCR)时序数据的深度神经网络知识蒸馏的阴阳性识别技术.方法 通过使用神经网络进行时序分类,在增加鲁棒性的同时减少异常值对模型结果的影响;结合知识...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 曾叶纯 汪辉进 《西安文理学院学报（自然科学版）》 2024年27卷1期 27-31页
【摘要】 全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)是一种具有深度结构的神经网络,它在复杂人工智能,尤其是图像识别以及自然语言处理问题中应用广泛.全卷积神经网络应用在医学领域,能为人类健康提供更可靠的数据,文章...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 常献 张百川 等 《骨科临床与研究杂志》 2024年9卷1期 31-36页
【摘要】 目的 将人工智能技术引入腰椎X线的指标自动测算过程.方法 首先构建基于U-net+Attention的全卷积神经网络,并评估其对于腰椎数字化摄影影像中椎间隙高度指数、腰椎活动角和节段活动度这三个指标自动测量的准确性和有效性.回顾性收集200...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 谢婷婷 刘想 等 《放射学实践》 2023年38卷1期 47-51页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:评估基于U形全卷积神经网络(U-Net)对CT图像上Couinaud法肝段的自动分割及体积测量的准确性,探讨其用于半肝切除术剩余肝脏体积百分比(FLR％)评估的可行性.方法:回顾性收集医学中心A的腹部CT增强扫描数据(共170例)用于...
【关键词】 肝段；肝切除术；体层摄影术,X线计算机；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 奈日乐 王可欣 等 《中国医学影像学杂志》 2022年30卷11期 1089-1094,1101页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的基于U形全卷积神经网络(U-Net)深度学习模型,探讨急诊CT图像中自发性脑实质出血病灶自动分割及体积测量的可行性.资料与方法回顾性收集2009年7月25日—2019年11月6日北京大学第一医院急诊头颅CT检查诊断为脑实质出血的CT影像...
【关键词】 颅内血肿；体层摄影术,X线计算机；深度学习；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 戴伟才 顾文晶 等 《现代医用影像学》 2023年32卷10期 1783-1786页
【摘要】 目的:研究脑膜瘤侵袭性基于深度学习后与Simpson分级的相关性分析.方法:回顾性分析54例脑膜瘤病例资料,构建全卷积神经网络,根据脑膜瘤与周围动脉关系开展评分与分类.结果:术后脑膜瘤切除达到Simpson分级Ⅰ级14例,Ⅱ级17例,Ⅲ级1...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吕怡 燕杨 等 《长春师范大学学报》 2023年42卷4期 72-76页
【摘要】 近年基于深度学习的语义/实例分割技术不断发展,分割性能持续提高,但对物体形状的精确分割仍然不轻松,并且很多任务中(即使不是遥感领域)可能对精确分割并无需求而只需要对目标进行位置估计.在遥感影像中定位物体质心是解决不需要对物体形状进行精确分割...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 邓青山 陈晓 等 《中国现代医生》 2023年61卷36期 44-48页
【摘要】 目的 采用深度学习算法建立腰椎X射线摄影图像质量控制模型,通过该模型实时和回顾性评估临床图像.方法 选取 2018 年 1 月至 2021 年 2 月在温州医科大学附属第一医院接受检查的 1389 例患者,搜集患者的正位、侧位和斜位腰椎X射...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨珺涵 咸楠星 等 《中国中医基础医学杂志》 2022年28卷3期 383-386页ISTICCSCDCA
【摘要】 目的:在普遍认为气郁质舌象特征为"淡红舌,薄白苔"的基础上,应用图像处理技术定量化以及专家诊断定性化相结合的方法,探究气郁质的舌象特征.方法:通过体质问卷调查500例大学生随机分为气郁质组、平和质组各50例.采集其舌图片运用全卷积神经网络模...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈玲玲 施政 等 《农业机械学报》 2022年53卷9期 168-177页
【摘要】 高效精准地提取遥感影像中的耕地对农业资源监测以及可持续发展具有重要意义,针对目前多数传统全卷积神经网络(FCN)模型在提取耕地时存在重精度而轻效率的缺陷,本文建立基于FCN的轻量级耕地图斑提取模型(LWIBNet模型),并结合数学形态学算法...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 曹玉珍 郑洁 等 《天津大学学报》 2022年55卷7期 674-681页
【摘要】 基于超声影像对甲状腺结节进行精准分割,可以得到病变区域的生理参数信息,从而对甲状腺结节的早期筛查和诊断定性.为实现甲状腺结节的精准分割,提出了一种基于Transformer编码的多层次特征融合网络.针对不同患者的甲状腺结节大小和其在甲状腺超...
【关键词】 甲状腺结节；超声影像；Transformer；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 彭姗姗 韩梦茹 等 《现代预防医学》 2024年51卷7期 1187-1192,1211页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 基于多任务学习,构建深度学习模型辅助临床医师进行尘肺病鉴别诊断与分期.方法 收集2011-2022年四川省某职业病医院3 600名就诊者的数字化摄影后前位胸片,使用全卷积神经网络(UNet)进行肺野分割.基于多任务学习,利用任务间相关...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 董晓莹 陈平 《CT理论与应用研究》 2021年30卷6期 661-670页MEDLINEISTIC
【摘要】 医学CT图像中含有的大量噪声以及肝脏肿瘤大小不均一、位置因人而异且与相邻器官较相似的组织密度等都造成肝脏肿瘤分割困难.现有传统全卷积神经网络(FCN)方法,通过为输入CT图像中每个像素分配类别标签来实现肝脏肿瘤分割,但在分割精度上仍会出现小...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：张维导师：杨波 内蒙古大学 软件工程 软件工程（硕士） 2023年
【摘要】 肝脏肿瘤是一种常见的肝脏疾病，具有高度的致死性和复发率，MR图像的肝脏肿瘤分割技术是诊断和治疗肝脏肿瘤的重要方法之一，其准确性和效率对临床诊疗具有重要意义。近年来，基于深度学习的肝脏肿瘤分割方法已经成为研究的热点之一，相比于其他方法，这种方...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：张佳琪导师：陈莉莉 华中科技大学 口腔医学 口腔临床医学（硕士） 2023年
【摘要】 锥体束计算机断层扫描技术（Cone Beam Computed Tomography, CBCT）是一种用于显示口腔颌面部颌骨、牙齿、颞下颌关节等解剖结构的快速成像技术，近年来已被广泛应用于口腔种植、根管治疗、正畸诊断等方面。然而，CBCT...
【关键词】 锥体束计算机断层扫描 ； 上气道图像分割 ；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：文可导师：安虹 中国科学技术大学 计算机科学与技术 计算机系统结构（硕士） 2022年
【摘要】 乳腺癌是发病率和死亡率居高不下的恶性肿瘤之一，严重地威胁着广大女性的生命健康。对乳腺癌患者进行科学的预后分析能够减少患者不必要的药物暴露和医疗费用支出，维护患者的生活质量。乳腺癌的预后分析依赖多种免疫组化指标，Ki67分数是其中一项重要的指...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：高鲲导师：陈月辉 牛四杰 济南大学 计算机科学与技术 计算机技术（硕士） 2021年
【摘要】 视力障碍是影响人们生活和工作的重要因素。近年来，随着经济的发展，电子产品的广泛使用导致人们眼部疾病的发病率越来越高，如中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CentralSerousChorioretinopathy,CSC），即中浆病，造成了人们...
【关键词】 中心性浆液性脉络膜视网膜病变 ； 全卷积神经网络 ；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：刘黛扬导师：刘宏 华中科技大学 计算机科学与技术 计算机应用技术（硕士） 2021年
【摘要】 脑胶质瘤是一种极为危险的癌症肿瘤。精准划分脑胶质瘤与正常组织的边界、精准区分脑胶质瘤内部的各个区域，在临床诊断和治疗上具有极其重要的意义。传统方法与机器学习的分割效果已远低于深度学习方法，基于深度学习分割脑胶质瘤已成为脑胶质瘤分割的研究热点...
- 概要：
- 方法：
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