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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...
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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；
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【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：
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【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：
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【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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【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...
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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...
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【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...
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【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...
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【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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