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【中文期刊】 蒋占军 李洋 等 《计算机应用》 2025年45卷3期 996-1002页
【摘要】 针对脑肿瘤图像分割模型对肿瘤区域关注度不够及易丢失空间上下文信息,导致对肿瘤区域分割效果不佳的问题,提出一种融合坐标增强学习机制(CEL)与多源采样的TransUNet脑肿瘤分割网络.首先,提出一种CEL,结合ResNetv2作为模型的浅层...
- 概要：
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【中文期刊】 张彩娣 李岳阳 等 《中国医学物理学杂志》 2024年41卷9期 1177-1184页ISTICCSCD
【摘要】 为提高候选结节检测性能,应用深度学习技术提出基于3DSCANet的候选结节检测算法.该算法提出增强坐标注意力机制模块(SCA),在坐标注意力机制的基础上做出改进,使之能提取三维(3D)特征,并引入自适应卷积提取跨通道特征,增加SCA注意力机...
【关键词】 候选结节检测；计算机辅助检测；增强坐标注意力机制模块；
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【中文期刊】 贾楠 李燕 等 《计算机测量与控制》 2023年31卷4期 96-103页
【摘要】 针对2019年12月在全球爆发的新冠肺炎,传统的RT-PCR检测易出现假阴性或弱阳性并且检测时间长等问题,设计了一种基于深度学习对胸部X光片辅助诊断新冠肺炎的方法;采用UNet分割模型实现了肺部ROI区域的自动分割,对分割后的影像应用Tri...
- 概要：
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