换一批- 最近
- 已收藏
- 排序
- 筛选
- 1102
- 126
- 29
- 18
- 14
- 11
- 10
- 342
- 308
- 146
- 127
- 83
- 33
- 30
- 29
- 18
- 17
- 中文期刊
- 刊名
- 作者
- 作者单位
- 收录源
- 栏目名称
- 语种
- 医学主题词
- 出版状态
- 外文期刊
- 文献类型
- 刊名
- 作者
- 医学主题词
- 收录源
- 语种
- 学位论文
- 授予学位
- 授予单位
- 会议论文
- 主办单位
- 专 利
- 专利分类
- 专利类型
- 国家/组织
- 法律状态
- 申请/专利权人
- 发明/设计人
- 成 果
- 鉴定年份
- 学科分类
- 地域
- 完成单位
- 标 准
- 强制性标准
- 中标分类
- 标准类型
- 标准状态
- 来源数据库
- 法 规
- 法规分类
- 内容分类
- 效力级别
- 时效性
【中文期刊】 尚亮亮 高燕军 等 《中华耳科学杂志》 2026年24卷2期 159-163页ISTICPKUCSCD
【摘要】 颞骨CT是耳部病变诊疗中必要的检查之一,精准确定耳部疾病的类型,病灶位置及其毗邻结构对于治疗及手术方式的选择具有重要的意义.实际工作中,由于颞骨内部结构精细,有经验的耳鼻喉专业放射科医师相对缺乏,容易造成误诊和漏诊.深度学习辅助诊断技术具有...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 肖霖 张笠 等 《中国医学影像技术》 2025年41卷1期 128-132页ISTICPKU
【摘要】 目的 观察全局与上下文双注意力U-Net网络于脊柱矢状位X线片中分割胸椎和腰椎的价值.方法 回顾性纳入600例青少年特发性脊柱侧弯患者、共600幅脊柱矢状位X线片.对图像进行预处理,以人工标注T4～T12和L1～L5作为参考标准.将全局注意...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 严一帆 王可欣 等 《临床放射学杂志》 2025年44卷8期 1508-1513页ISTICPKU
【摘要】 目的 探索使用3D U-Net深度学习模型在MR图像上进行子宫及子宫内膜癌自动分割的可行性.方法 回顾性搜集两组MR图像分别用于模型训练和模型验证.模型训练队列共纳入237例患者的检查,所有动态对比增强(DCE)序列共计5558个,用于训练...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 阎峰 张楠 等 《中国组织工程研究》 2025年29卷33期 7055-7062页ISTICPKUCA
【摘要】 背景:膝关节有限元建模可以深入了解膝关节力学,但其复杂的图像分割工作对于研究人员来说较为困难.随着深度学习技术的发展,深度学习技术已经广泛应用于膝关节有限元建模中.目的:使用3DSwin UNETR结合统计形状模型半自动分割技术来代替膝关节...
【关键词】 膝关节；有限元模型；3DSwinUNETR；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王一婷 闫梦楠 等 《中国医学影像学杂志》 2025年33卷1期 18-25页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 探讨自动分割技术对颞叶内侧癫痫(MTLE)伴海马硬化(HS)各亚区体积的定量研究价值.资料与方法 前瞻性纳入2021年1月—2023年5月宁夏医科大学总医院经MRI诊断或病理证实为单侧HS患者37例,其中左侧HS(L-HS)24例,右...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李梦娟 金龙 等 《中国医学计算机成像杂志》 2025年31卷3期 396-401页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:旨在探讨Vision Transformer(ViT)深度学习模型在前列腺癌(PCa)识别中的应用价值.方法:回顾性分析了480例接受磁共振成像(MRI)检查的患者影像资料.采用TotalSegmentator模型自动分割前列腺区域,...
【关键词】 Vision Transformer；深度学习；前列腺癌；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 肖祥俊 张雨杭 等 《海军军医大学学报》 2025年46卷9期 1103-1107页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 影像组学通过高通量分析影像学数据,为脑动静脉畸形(bAVM)的诊断、治疗策略制定及预后评估提供了定量化支持,并在临床症状预测、个体化治疗及临床结局预测中展现出显著优势.新兴影像技术如血氧水平依赖脑血管反应性成像和超声技术,为评估bAVM相关...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 殷波 邓得峰 等 《实用放射学杂志》 2025年41卷5期 732-736页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 探讨基于定量MR技术的2型糖尿病(T2DM)患者脑深部灰质核团的体积和铁含量的变化及两者与认知损害的相关性和中介效应.方法 前瞻性选取T2DM患者(T2DM组)60例,健康对照(HC)(HC组)61例.利用人工智能(AI)自动分割技术...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 路腾 彭芸 等 《中国医学装备》 2025年22卷7期 25-29页ISTIC
【摘要】 目的:评价基于深度学习(DL)的重建图像在提升儿童超低剂量胸部CT气道自动分割的成功率及气道图像显示质量.方法:连续选取2020年2至9月首都医科大学附属北京儿童医院采用超低剂量进行胸部CT复查的41例患儿的临床资料,患儿平均年龄(4.43...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐子航 朱继斌 等 《中国医学装备》 2025年22卷11期 40-45页ISTIC
【摘要】 目的:构建基于YOLOV8-Seg模型的深度学习对MRI图像前列腺中央腺体(CG)和外围区(PZ)进行自动分割,为临床诊断和治疗提供可靠的依据.方法:选取柏林夏里特大学医院提供的前列腺MRI公开数据集中158例患者的横向弛豫时间T2加权成像...
【关键词】 前列腺；磁共振成像(MRI)；YOLO算法；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
加载中...
