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【中文期刊】 胡伟岸 邹俊忠 等 《计算机工程与应用》 2021年57卷6期 144-151页
【摘要】 长时间的病理图像人工诊断会使医生产生视觉疲劳,误诊和漏诊情况容易发生.针对以上现象,提出一种结合卷积神经网络中多维度特征的方法,快速准确识别出病理图像中的病灶区域.使用感兴趣区提取及图像裁剪获得小尺寸图块数据;使用染色校正的方法以解决图块染...
- 概要：
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【中文期刊】 张瑞 罗婷瑞 等 《计算机科学》 2020年47卷7期 199-205页
【摘要】 针对癫痫脑电信号的检测问题,提出一种基于可调Q因子小波变换和迁移学习的癫痫脑电信号检测方法.首先,对EEG信号进行可调Q因子小波变换,并选择能量差异较大的子带进行部分重构,重排重构信号,将其表示为二维彩色图像数据;其次,通过对现有的癫痫发作...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭彤宇 王博 等 《中国图象图形学报》 2019年24卷11期 2009-2020页
【摘要】 目的 卷积神经网络方法可以提取到图像的深层次信息特征,在脑部磁共振图像(M RI)分割领域展现出优秀的性能.但大部分深度学习方法都存在参数量大,边缘分割不准确的问题.为克服上述问题,本文提出一种多通道融合可分离卷积神经网络(MFSCNN)模...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 金毅东 王孟飞 等 《生物医学工程学杂志》 2024年41卷3期 535-543页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 磁共振成像(MRI)在缺血性脑卒中的诊断中扮演着重要的角色,准确分割梗死病灶对于介入治疗方法的选择以及评估患者预后效果有着重要的意义.针对现有分割方法对于多尺度脑卒中梗死病灶分割精度较差的问题,本文提出了一种新型的基于深度可分离卷积的编码器...
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- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 梁礼明 蓝智敏 等 《生物医学工程学杂志》 2021年38卷2期 276-285页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 针对现有视网膜血管分割算法存在主血管末端易断裂、中心黄斑和视盘边界易误分割等问题,本文提出一种融合血管轮廓信息与条件生成对抗网络的视网膜血管分割算法.首先,采用非均匀光照移除和主成分分析处理眼底图像,增强血管与背景的对比度,并获得特征信息丰...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 冯毅博 仇大伟 等 《生物医学工程学杂志》 2020年37卷4期 557-565页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 新型冠状病毒肺炎肆虐全球,为了更加快速地诊断新型冠状病毒肺炎(COVID-19),本文提出一种深度可分离稠密网络DWSDenseNet,以2 905例COVID-19胸部X线平片影像作为实验数据集,在网络训练前使用限制对比度自适应直方图均衡...
- 概要：
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【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：
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【学位论文】 作者：王剑卓导师：谢侃 冯文希 广东工业大学 其他 电子信息（硕士） 2024年
【摘要】 动态心电图是检查心血管疾病的重要手段，然而临床采集的动态心电图含大量噪声，严重干扰了医生后续的诊断与分析。近年来，研究人员将具有强大表征能力的深度学习模型应用于动态心电图去噪，并取得了不错的表现。但是此类方法模型复杂度较高而且需要大量的标签...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：周长才导师：王昕 长春工业大学 信息与通信工程 信息与通信工程（硕士） 2023年
【摘要】 颅内出血是一种可导致人体严重残疾或者死亡的紧急脑血管疾病，临床医生的准确诊断和及时干预方案将会极大地提高出血患者的生存率。目前，采用计算机断层扫描（CT）成像技术是医生初步诊断颅内出血的首选方案，而基于深度学习的颅内出血CT影像辅助诊断研究...
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