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【中文期刊】 张浩 曹磊  等 《中国数字医学》 2025年20卷1期 39-44页 ISTIC

【摘要】 目的:提高肠道息肉图像语义分割模型对查询图片中未知目标的分割性能.方法:提出一种基于交叉协同注意力网络的小样本肠道息肉图像语义分割方法.首先,利用预训练的VGG-16网络提取支持图片和查询图片的视觉特征;然后,利用支持特征和查询特征建立分支...

【关键词】 肠道息肉； 图像语义分割； 交叉协同注意力网络；

【中文期刊】 郭彩琴 王峻峰  等 《中国全科医学》 2024年27卷23期 2883-2887,2896页 ISTICPKUCA

【摘要】 背景 染色体异常是导致出生缺陷的常见原因,核型分析仍是产前诊断染色体异常的重要方法,也是出生缺陷防控的有效手段,但目前核型分析尤其是染色体图像分割分类主要依靠人工,费时费力.人工智能(AI)是核型分析的一种新方式,研究其在产前染色体核型诊断...

【关键词】 染色体核型分析； 人工智能； 产前诊断；

【中文期刊】 蒋可欣 谢雨含  等 《磁共振成像》 2024年15卷2期 103-107,121页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的 探究基于自动分割半月板MRI的3D卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型预测膝骨关节炎(knee osteoarthritis,KOA)发生的潜在价值.材料与方法 本回顾性研究数据均来自于...

【关键词】 膝骨关节炎； 半月板； 磁共振成像；

【中文期刊】 袁典 杜昱峥  等 《磁共振成像》 2024年15卷3期 223-229页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 半月板在维持膝关节稳固性方面发挥关键作用,半月板损伤是运动医学领域中常见的损伤,是导致膝关节骨关节炎形成的主要常见原因.MRI具有较高的特异性和敏感性,可以检测半月板的形态结构和膝关节内部信号,是诊断半月板损伤最佳医学图像技术之一.卷积神经...

【关键词】 半月板损伤； 磁共振成像； 卷积神经网络；

【中文期刊】 黄品瑜 钟丽明  等 《南方医科大学学报》 2024年44卷1期 83-92页 MEDLINEISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的 提出并探讨使用多期相CT合成辅助腹部多器官分割方法.方法 提出多期相CT合成辅助腹部多器官分割,多期相CT能够充分提供同一器官不同的图像细节,从而为分割模型提供充分的全面的语义信息,提升腹部多个器官分割的性能.提出基于多头自注意力感知...

【关键词】 腹部多器官分割； 多期相CT合成； 对抗生成网络；

【中文期刊】 陈健 王珍妮  等 《上海交通大学学报（医学版）》 2024年44卷6期 762-772页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的·比较不同深度学习方法在结直肠息肉内镜图像分割和分类任务中的性能,以确定最优方法.方法·从3家医院采集4个结肠息肉数据集,涵盖1534个静态图像及15个肠镜视频.所有样本均经病理学验证,分为锯齿状病变和腺瘤性息肉2类.使用LabelMe...

【关键词】 深度学习； 结直肠息肉； 卷积神经网络；

【中文期刊】 周腊珍 陈红池  等 《中国生物医学工程学报》 2024年43卷4期 467-476页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 医学图像的准确分割在现代临床影像检查、精准诊断和治疗规划中意义至关重要.近10年来,卷积神经网络(CNN)凭借其独特的特征提取能力,在医学图像分割领域成绩显著.CNN架构中存在的局部感受野和固有归纳偏置局限,限制其对图像中远程依赖关系的有效...

【关键词】 Transformer； 图像分割； 卷积神经网络；

【中文期刊】 曹莹瑜 赵震玺  等 《中国康复医学杂志》 2024年39卷11期 1662-1667页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的:通过语义分割的方法实现人体背部腧穴的自动定位.方法:采集178名志愿者的1317张人体背部图片,以大椎穴、天柱穴、臑俞穴、肩贞穴、关元俞穴和脊柱棘突为特征腧穴对人体背部图片进行标注,制作人体背部腧穴数据集.通过人体背部腧穴数据集对体背...

【关键词】 腧穴； 语义分割； 神经网络；

【中文期刊】 钟乔鑫 赵毅忠  等 《磁共振成像》 2024年15卷4期 145-152页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的 通过研究和搭建人工智能深度学习网络,实现多模态心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)图像分割,并提升Dice系数.材料与方法 回顾性分析来自2019年多序列CMR分割挑战赛的公开数据集,它包含了45...

【关键词】 心肌梗死； 心肌病； 心血管疾病；

【中文期刊】 陈军晓 殷杰  等 《海军军医大学学报》 2024年45卷8期 981-989页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的 探索一种在小数据量条件下提高医学诊断神经网络模型准确率和泛化能力的方法,解决在指甲病图像计算机辅助诊断中由于训练数据量小而导致神经网络模型性能不佳的问题.方法 提出融合实例分割与细粒度特征分类的双模型策略,采用第一届全国数字健康创新应...

【关键词】 指甲病； 智能诊断； 神经网络；