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【中文期刊】 王辰雨 李翔 等 《生物医学工程研究》 2025年44卷2期 75-82页ISTIC
【摘要】 为解决多站点静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据的域间特征分布不一致,本研究提出了一种基于无监督跨域自适应的抑郁症识别算法,以充分利用多尺度下的时序信息,平衡多站点rs-fMRI数据的源域与目标域间的特征分布差异.首先,通过生成对抗网...
【关键词】 抑郁症；静息态功能磁共振成像；域自适应；
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【中文期刊】 叶怀泽 周子奇 等 《数据采集与处理》 2023年38卷2期 324-335页
【摘要】 多源域领域泛化是模型利用多个不同领域中的语义信息,并且能够很好地泛化到未知领域上.在医学图像中,不同领域之间的跨度比较大,模型泛化性能在未知域上会有较大程度的下降.为了解决这一问题,本文提出了一种编码特征再针对特定领域进行解码的网络结构.该...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 贺亚迪 周炫汝 等 《南方医科大学学报》 2025年45卷1期 179-186页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 探索基于PE-CycleGAN方法从锥形束CT(CBCT)合成高质量CT(sCT),用于鼻咽癌自适应放疗(ART).方法 提出感知增强的CycleGAN模型(PE-CycleGAN),引入判别器双重对比度损失、生成器多感知损失和改进的...
- 概要：
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【中文期刊】 武丹阳 王宝 等 《医学影像学杂志》 2025年35卷4期 125-128,132页ISTIC
【摘要】 随着深度学习的不断发展和计算机算力的不断增强,基于深度学习的图像生成模型在医学图像生成领域的研究成果逐渐增多,优秀的生成效果展现出了其巨大的临床应用潜力.目前,以生成对抗网络(GANs)为代表的跨模态图像生成技术正在成为人工智能在医学影像学...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 唐广发 卢子忱 等 《医疗卫生装备》 2025年46卷9期 1-8页ISTICCA
【摘要】 目的:为了提高高分辨率医学图像的生成质量,提出一种基于残差卷积前馈网络的高分辨率医学图像生成模型.方法:首先,选用矢量量化生成对抗网络(vector quantized generative adversarial network,VQGA...
【关键词】 残差卷积前馈网络；高分辨率医学图像；矢量量化生成对抗网络；
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 李枫琦 卢洁 《中国医疗设备》 2025年40卷6期 146-151页ISTIC
【摘要】 正电子发射断层扫描(Positron Emission Tomography,PET)成像在临床应用中至关重要,其图像的自动化分割对疾病诊疗意义重大.PET图像的自动化分割研究近年来取得了显著进展,特别是在深度学习方法的应用方面.PET图像...
【关键词】 正电子发射断层扫描成像；感兴趣区域分割；深度学习；
- 概要：
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【中文期刊】 张俊峰 陶奕 《中国科技论文在线精品论文》 2025年18卷2期 350-352页
【摘要】 本文探讨了人工智能在检验医学领域的应用,全方位展开分析从前沿技术运用、多元场景实践到现存挑战及改进策略.研究引入生成式对抗网络(GANs)和强化学习等技术,优化检验流程,提升诊断准确性.例如,GANs用于数据增强和疾病进程模拟,强化学习用于...
- 概要：
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【中文期刊】 鲍艳春 石彩霞 等 《遗传》 2024年46卷9期 701-715页MEDLINEISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 随着高通量测序技术的迅猛发展,基因组学领域迎来了数据量的爆炸性增长,这对传统生物信息学处理复杂数据模式的能力构成了严峻挑战.在此技术革新的关键时刻,深度学习作为人工智能领域的前沿技术,以其强大的数据解析与模式识别能力,为基因组学研究注入了新...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 龚玉晓 高淑萍 《中国生物医学工程学报》 2024年43卷3期 295-305页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 心电信号分类是医疗保健领域的重要研究内容.心电信号数据是类不平衡数据,不同类别的心律失常依赖于心电图的长期变化特征,局部变化特征及其相对位置.针对大多数方法不能较好地解决数据类不平衡,且未考虑特定波形重要性等问题,提出一种基于位置注意力机制...
【关键词】 心电信号；类不平衡；深度卷积生成对抗网络；
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【中文期刊】 郝鹏飞 李瑶 等 《中国医疗设备》 2024年39卷2期 52-56,69页ISTIC
【摘要】 目的 探究人工智能医疗器械领域中使用循环生成对抗网络(Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks,CycleGAN)和辅助分类生成对抗网络(Auxiliary Classificatio...
【关键词】 循环生成对抗网络；辅助分类生成对抗网络；数据增广；
- 概要：
- 方法：
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