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【中文期刊】 李子成 贾伟  等 《中国医学物理学杂志》 2024年41卷9期 1104-1114页 ISTICCSCD

【摘要】 现有弱监督分割方法难以获得结直肠病理图像的细粒度腺体特征,导致无法生成高质量伪标签的问题,影响腺体分割的效果.为了解决上述问题,提出一种基于弱监督学习的双分支结直肠病理图像腺体分割方法.首先,将patch级结直肠病理图像输入到第一个分支网络...

【关键词】 弱监督学习； 结直肠病理图像； 腺体分割；

【中文期刊】 张童禹 李恩慧  等 《中国生物医学工程学报》 2023年42卷6期 677-686页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 颅内出血由颅内血管破裂引起,出血体积对治疗决策和预后分析具有重要的临床意义,而基于CT影像的血肿分割是体积测量的基础.全监督方法依赖于人工勾画的标签,十分耗时和繁琐,现有弱监督分割方法的鲁棒性差,容易受伪影干扰.为此,本研究提出了基于多实例...

【关键词】 颅内出血； CT； 弱监督分割；

【中文期刊】 王泽辉 张冰  等 《计算机应用与软件》 2022年39卷12期 252-259页

【摘要】 目前,基于深度学习的图像分割方法往往需要大量的标注数据集,尤其在需要精确像素级标注的医学图像上,不仅需要高昂的时间成本,还需要大量的专业领域知识.为此,提出一种基于深度学习的弱监督肝脏分割算法.通过卷积神经网络训练具有边框标注信息的肝脏数据...

【关键词】 弱监督； 肝脏分割； Grad-CAM；

【学位论文】 作者： 张童禹 导师：张唯唯  北京协和医学院 中国医学科学院;清华大学医学部  生物医学工程 生物医学工程（硕士） 2023年

【摘要】 颅内出血(IntracranialHemorrhage,ICH)是指由于颅内血管破裂所引起的脑实质或周围脑膜间隙内的出血，及时的诊断和治疗对改善预后十分重要。计算机断层扫描(Computedtomography,CT)由于成像快速、无创、对...

【关键词】 CT图像； 多实例学习；

【学位论文】 作者： 洪雁飞 导师：魏本征  山东中医药大学  生物医学工程 生物医学工程（硕士） 2020年

【摘要】 目的：目前，深度学习作为最先进的机器学习算法之一，在各种医疗应用中优势明显。基于深度学习的医学图像处理智能算法不仅能够自动完成医学图像特征提取和选择，而且还可以根据图像潜在纹理结构构建新的特征表示，其“端到端”的表示和学习方式可在诊断中发挥...

【关键词】 医学图像； 特征提取；

【中文期刊】 潘依乐 高永彬  《中国医学物理学杂志》 2024年41卷1期 8-17页 ISTICCSCD

【摘要】 针对MRI软组织对比度高但不是胸部成像护理标准,导致难以获得足够多专家标注的MRI数据的问题,通常将CT转换成MRI图像.由于难以获取对应模态的CT和MRI图像,结合生成式对抗网络的结构特点,提出CSCGAN生成网络模型.该模型以Cycle...

【关键词】 医学图像处理； 模态转换； 肝脏肿瘤分割；

【中文期刊】 聂秀萍 刘立陆  等 《人工智能》 2022年3期 123-132页

【摘要】 高精度自主定位目标器官和病灶是手术机器人领域的关键技术之一.近年来,基于监督学习的方法在此任务上取得了良好的表现,但是高昂的标注成本限制了这类方法的临床应用.混合监督学习可以同时利用少量强标签与大量弱标签,实现精度与成本之间的平衡.然而,现...

【关键词】 医学图像分割； 混合监督学习； 度量学习；

【中文期刊】 朱承璋 向遥  等 《计算机辅助设计与图形学学报》 2014年26卷3期 445-451页

【摘要】 提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上的像素.在进行分类计算时,以分类回归树作为弱分类器对样本集分类,然后对A...

【关键词】 眼底图像； 视网膜血管分割； 分类回归树；