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【中文期刊】 徐坤财 张宁  等 《医疗卫生装备》 2024年45卷12期 1-8页 ISTICCA

【摘要】 目的:为了提高乳腺癌病理图像分类准确率,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和Transformer的两阶段乳腺癌病理图像分类方法.方法:首先,采用Macenko归一化和颜色反卷积对...

【关键词】 CNN； Transformer； 乳腺癌；

【中文期刊】 于典 陆凤雅  等 《医疗卫生装备》 2024年45卷10期 7-13页 ISTICCA

【摘要】 目的:为提高精子形态学分类的准确性,提出一种基于卷积神经网络的精子分类模型.方法:使用EfficientNetB0作为基础模型,通过数据预处理增强、迁移学习以及余弦衰减进行微调,构建FT-EfficientNet模型.在精子公开数据集SCI...

【关键词】 精子形态学； CNN； 精子分类；

【中文期刊】 张雯 张建同  等 《医学信息学杂志》 2024年45卷11期 30-35页 ISTICCA

【摘要】 目的/意义 利用人工智能技术从海量评论中迅速甄别负面评论,了解患者的需求与不满,推动远程医疗的可持续发展.方法/过程 以好大夫在线网站的评论数据为例,首先使用双向编码器表征(bidirec-tional encoder representa...

【关键词】 双向编码器表征； 卷积神经网络； 长短期记忆网络；

【中文期刊】 卢杨 周梦缘  等 《中国临床新医学》 2024年17卷7期 828-831页 ISTIC

【摘要】 卷积神经网络(CNN)在图像识别领域中表现较为突出,它作为一种人工智能的代表性方法,在口腔医学领域受到了广泛的关注.CNN在口腔疾病的预测、诊断及治疗等方面都有较高的能力,可帮助临床医师制定治疗计划.该文对CNN在口腔疾病中应用的研究进展作...

【关键词】 卷积神经网络； 人工智能； 口腔疾病；

【中文期刊】 王星星 邵杰  等 《计算机技术与发展》 2024年34卷5期 109-116页

【摘要】 利用脑电图(EEG)信号对人类的情感进行识别一直是一个重要且具有挑战性的研究领域.传统的方法都是对一维EEG信号进行分析,然后提取特征进行识别;但这种方法需要提取许多时域或频域上的特征才能取得较好的识别效果.考虑到二维图像蕴含的信息要远远比...

【关键词】 脑电图； 情感识别； 格拉姆角场；

【中文期刊】 王建荣 邓黎明  等 《测试技术学报》 2024年38卷3期 264-273页

【摘要】 心血管疾病是我国死亡率较高的疾病之一,通过观察心电图来判断心电信号是否出现异常能够对心血管疾病进行预防和筛查.由于心电图数据规模大且繁杂,临床医护人员在心电图筛查时,工作负担大且容易出现误诊或漏诊的情况.为了提高心电图的筛查效率、减少医护人...

【关键词】 心律失常； 心电图； 卷积神经网络；

【中文期刊】 何群 徐香院  等 《中国生物医学工程学报》 2023年42卷3期 301-310页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 脑地形图可以用来可以监测大脑的活动状态,为了准确提取被试大脑活动产生信号的空间特征以及有效提高分类准确率,结合脑地形图和卷积神经网络提出一种多模态脑地形图神经网络分类算法(MBTMNN),对运动想象和心算进行分类识别.对脑电和近红外信号进行...

【关键词】 脑机接口； 多模态； 卷积神经网络；

【中文期刊】 王锐 周作建  等 《计算机时代》 2023年8期 69-73页

【摘要】 有数据显示,每年约有1500万人因房颤住院治疗,及时诊断可以有效地降低患病风险.本文提出一种改进CNN和LSTM的深度学习模型,在CNN模块使用了Swish函数作为激活函数,并在LSTM中引入了点积注意力机制,用于心电信号的特征提取和心律失...

【关键词】 房颤识别； 卷积神经网络； 长短期记忆网络；

【中文期刊】 周静 钟原  等 《计算机工程》 2023年49卷10期 298-304,312页

【摘要】 近年来,基于深度学习的医学图像辅助诊断逐渐成为主流,但常见的医疗锥体分割模型缺乏对颈椎细节信息的提取,导致锥体分割不完整或边缘相对模糊.为了提高颈椎MRI图像的分割精度,基于ResNet构建一种多尺度特征融合注意力(MSFFA)网络模型.利...

【关键词】 颈椎分割； 注意力机制； 多尺度融合；

【中文期刊】 宋佳航 刘静  等 《计算机系统应用》 2023年32卷11期 159-166页

【摘要】 针对现有肺炎医学影像识别研究在浅层网络忽略全局特征导致特征提取不全且模型规模较大的问题,提出了一种基于CNN和注意力机制的轻量化模型提高肺炎类型的识别效率.采用轻量化模型结构减少模型参数量,通过增大卷积核,引入高效通道注意力和自注意力机制解...

【关键词】 图像处理； 肺炎； 卷积神经网络；