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【中文期刊】 黄竹媛 李楠楠 等 《中国CT和MRI杂志》 2026年24卷1期 134-137页ISTIC
【摘要】 目的 基于胎盘MRI图像,构建Trans-UNet深度学习胎盘自动分割模型,自动测量胎盘体积,并与公式法比较,为提高胎盘植入性疾病(placenta accreta spectrum disorders,PAS)的诊断效能提供可定量参考指标...
- 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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- 结论：
【中文期刊】 Jinfeng Zhao Zeyu Hou 等 《植物表型组学（英文）》 2025年7卷3期 407-420页
【摘要】 Radicle length is a critical indicator of seed vigor,germination capacity,and seedling growth potential.However,existing...
- 概要：
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【中文期刊】 Kai Xie Chenxi Cui 等 《植物表型组学（英文）》 2025年7卷2期 205-219页
【摘要】 Reliable and automated three-dimensional segmentation of plant organs is essential for extracting phenotypic traits at t...
- 概要：
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【中文期刊】 孙兆男 何江凯 等 《中国医学影像技术》 2024年40卷9期 1426-1431页ISTICPKU
【摘要】 目的 基于多中心数据开发3D V-Net深度学习模型,观察其自动分割T2WI及表观弥散系数(ADC)图所示前列腺的价值.方法 回顾性收集来自3个医疗中心、于穿刺活检前1个月内接受2 894次多参数MRI的2 673例疑诊前列腺癌患者;纳入其...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《中国神经再生研究（英文版）》 2018年13卷10期 1787-1795页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Magnetic resonance imaging is considered the "gold standard" technique for quantifying thigh muscle and fat cross-sectio...
【关键词】 spinal cord injury；magnetic resonance imaging；semi-automated segmentation；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李金 郑冰 等 《中国生物医学工程学报》 2013年32卷4期 484-490页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 肺实质的精确分割一直都是肺部疾病计算机辅助诊断的重要研究内容,传统的分割方法大多只能分割出不包含病灶的肺实质区域,为后期的图像分析与辅助决策带来很大的影响.针对具有边缘型肺结节的肺部CT图像,提出一种实现简单且实验效果较好的肺实质分割算法....
- 概要：
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【中文期刊】 张俊杰 周涛 等 《电视技术》 2016年40卷8期 19-25页
【摘要】 针对肺结节分割中存在的自动化程度低、较少考虑空间结构以及粘附型肺结节分割不充分问题,提出了一种基于空间分布的三维自动化肺结节分割算法.该算法首先利用C-means聚类算法分割出肺实质,然后根据肺结节空间分布的差异性将其分为3类:孤立性肺结节...
- 概要：
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【中文期刊】 何娟娟 冯乔生 等 《数理医药学杂志》 2015年6期 795-798页CA
【摘要】 心脏血管系统是一个结构复杂的系统，建立血管段间拓扑结构对于仿真血管中的血流流动具有十分重要的意义。将血管视为一段段的圆台体，在以 VTK 可视化工具和 March Cube 算法所重构的心脏血管等值面基础上，提出了利用较少的人的视觉与判定能...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《中国人民解放军军医大学学报（英文版）》 2008年23卷4期 215-222页CA
【摘要】 Objective: To design and test the accuracy and efficiency of our lung segmentation algorithm on thoracic CT image in com...
- 概要：
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