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【中文期刊】 符炜浩 范应威 等 《北京生物医学工程》 2024年43卷6期 598-605页ISTIC
【摘要】 目的 为提高无配对参考图像的出血性脑卒中 CT 的图像质量,提出一种基于改进Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network,W-GAN)的CT图像去噪算法.方法 以W...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 邵党国 朱彧麟 等 《现代电子技术》 2023年46卷13期 55-61页
【摘要】 散斑严重影响医学超声图像的质量,从而导致临床诊断和图像处理困难.为解决上述问题,提出一种基于空洞卷积神经网络的散斑减小方法.不同于其他的散斑抑制方法,文中通过建立超声图像和散斑图像之间的非线性映射,同时结合跳跃连接使网络不会发生梯度爆炸或消...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 朱建霞 《自动化技术与应用》 2023年42卷4期 79-82页
【摘要】 传统方法受噪声点影响,存在分类精准低的问题.为此,提出基于聚类算法的海量医院财务数据精准分类方法.在对大数据去噪原理基础上,通过PNCC模型对财务数据去噪处理,避免噪声对数据分类结果产生影响;采取自适应邻域选择方法降维处理去噪后财务数据,构...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 韩仲鑫 刘瑞兰 等 《现代电子技术》 2023年46卷20期 55-60页
【摘要】 电阻抗成像技术是一种安全无创的医学成像技术,且没有辐射带来的危害,但其逆问题是一个高度不适定的病态非线性问题,获得的重构图像伪影较大.为了得到较为清楚的重建图像,提出一种将传统方法与去噪自编码器相结合的深度成像方法.该方法首先使用分裂Bre...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 林铭俊 肖中举 等 《现代仪器与医疗》 2023年29卷5期 44-48页
【摘要】 随着人工智能技术的快速发展,运用心电图自动诊断模型辅助临床诊断成为一大研究热点,但仍存在着心电医疗数据难以获取、样本不平衡、数据隐私限制与泄露等问题.而大型免费医疗数据集的出现以及深度生成模型的发展,使得生成高质量的心电数据成为解决上述问题...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王清青 范馨月 等 《医学信息》 2022年35卷8期 8-12页
【摘要】 目的 采用小波去噪后极端学习机模型预测某三甲医院的医院感染发病率,并与原极端学习机模型和神经网络模型的预测效果进行比较.方法 将2014年1月-2019年6月某三甲医院的医院感染发病率数据作为训练集构建小波去噪后极端学习机模型、原极端学习机...
【关键词】 小波去噪后极端学习机；医院感染；发病率；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 左文涛 陈家益 《实验室研究与探索》 2021年40卷10期 29-33页
【摘要】 提出了一种基于双树复小波与双变量阈值模型的图像去噪算法.利用双树复小波的平移不变性和多方向选择性,对图像进行双树复小波变换;充分利用尺度间小波系数的相关性,根据图像和噪声的分布特征,由贝叶斯估计方法推导出一种双变量的阈值去噪模型,阈值自适应...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 侯建华 熊承义 等 《中国生物医学工程学报》 2009年28卷1期 31-36页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 超声图像中固有的斑点噪声严重降低图像的可解译程度,影响了后续的图像分析和诊断.因此,抑制相干斑噪声一直是医学超声图像预处理中一个关键性问题.本研究通过对含斑图像做对数变换和冗余小波分解,提出了一种基于Bayesian估计的小波域局部自适应性...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐志敏 刘士远 《国际生物医学工程杂志》 2025年48卷4期 401-406页ISTICCA
【摘要】 生成式网络在医学影像领域展现出良好应用前景，可有效缓解医学图像数据稀缺与标注困难问题。梳理了近年来主流生成式网络在多模态影像合成、低剂量图像重建及结构保持等方面的代表性工作，包括变分自动编码器、生成对抗网络与去噪扩散概率模型等框架的演进及其...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈刚 《基层医学论坛》 2019年23卷13期 1858-1859页
【摘要】 目的 探讨核磁共振图像的有效去噪方法.方法分别应用基于小波变换算法和基于Contourlet域的Context模型进行核磁共振图像去噪,比较两种方法的去噪效果.结果应用基于Contourlet域的Context模型进行去噪的核磁共振成像边缘...
【关键词】 核磁共振图像；小波变换；Contourlet域；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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