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【中文期刊】 王天哲 张万佶 等 《CT理论与应用研究》 2025年34卷2期 205-215页MEDLINEISTIC
【摘要】 初至震相的识别是地震数据处理中的基本内容.由于人工识别效率较低,且受到人为主观因素的影响,因此近年来陆续发展出许多自动识别初至震相的方法.然而,这些自动识别方法主要基于背景噪声和地震信号的差异,并且通常需要一个阈值,因此难以在复杂的地震区域...
- 概要：
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【中文期刊】 凌六一 李卫校 等 《南京大学学报（自然科学）》 2024年60卷1期 65-75页
【摘要】 运动想象脑电(Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG)已经应用在脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)中,能帮助上下肢功能障碍的患者进行康复训练.然而,现有技术对MI...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 吴石远 陈艳红 等 《计算机应用与软件》 2024年41卷5期 138-146页
【摘要】 现有基于CNN的模型无法提取患者数据中的时序特征,而基于RNN的模型忽略了各医学变量的差异性特征.针对这种情况,提出一种结合CNN和RNN的房颤预测模型,利用一个独立CNN模块捕获电子病历数据中各医学变量间的差异性特征,同时使用一个独立的R...
- 概要：
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【中文期刊】 曹石 巩高 等 《南方医科大学学报》 2022年42卷11期 1672-1680页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 实现从孕妇腹壁混合心电信号中提取微弱的胎儿心电信号,为准确估计胎儿心率、分析胎儿心电波形等提供基础.方法 利用深度卷积网络(deep CNN)优越的非线性映射能力,本文提出了一种基于时间卷积编解码网络的非线性自适应噪声消除(nonli...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 邓豪东 王俊易 等 《现代电子技术》 2023年46卷19期 149-154页
【摘要】 脑机接口是实现人脑与外界交互的关键技术,脑电解码是其中的核心环节,并随着深度学习发展在预测大脑意图的精度方面得到显著提升.然而个体内脑电信号差异降低了脑电解码模型的鲁棒性.为此,提出一种多输入三维卷积神经网络(MT-3D-CNN)的脑电解码...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 邱伟 陈硕 等 《北京生物医学工程》 2022年41卷6期 551-557页ISTIC
【摘要】 目的 提出一种基于三维卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的分割模型,通过设计网络结构和调整参数,实现对颈部时间飞跃法磁共振血管造影(time of flight magnetic resonan...
【关键词】 动脉粥样硬化；卷积神经网络；时间飞跃法磁共振血管造影图像；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 吕德峰 胡煜雯 《南京航空航天大学学报（英文版）》 2021年38卷5期 867-875页
【摘要】 为了直接构造多个状态参数与剩余使用寿命之间的映射关系,减少随机误差对预测精度的干扰,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)和一维卷积神经网络(One?dimensional convol...
- 概要：
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【中文期刊】 张佳骕 顾林跃 等 《生物医学工程研究》 2018年37卷4期 440-446页ISTIC
【摘要】 传统使用脉搏波测量血压的方法存在准确率较低和特征点难以提取的问题.针对这些问题,本研究首先提出脉搏波分解算法,将脉搏波分解为三个钟型波复合的形式,由此获取到准确的脉搏波传播时间;之后提出混合特征卷积神经网络模型ABP－net,该模型将脉搏波...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 连西静 崔升 《医用生物力学》 2019年34卷6期 644-649,667页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 基于手机内置传感器所获得人体运动信号,建立人体运动识别模型,为身体状况评估、特殊人群监护以及其他生物医学研究提供支持.方法 使用手机内置传感器采集运动信号,并结合公共数据集UCI HAR和WISDM作为实验数据.采用卷积神经网络与自回...
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【学位论文】 作者：方诚 导师：赵兵 安徽医科大学 临床医学 外科学(神经外科)（硕士） 2023年
【摘要】 目的:当前，成人和儿童创伤性脑损伤的治疗和护理是一个难以解决的全球健康问题。对创伤性颅脑损伤患者的预后和住院时间进行预测可以使得临床治疗效果获得提高，并有助于实现精准医疗，从而大大减少社会医疗负担。随着现代社会计算机技术的蓬勃发展，使得将新...
- 概要：
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