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【中文期刊】 方玉怡 梅松青 等 《现代计算机:上半月版》 2012年3期 20-24页
【摘要】 针对现有许多数字水印算法存在对几何变换及噪音攻击十分敏感的缺陷.提出一种基于奇异值分解和离散小波变换的双水印算法。根据奇异值分解的代数特征.首先对主图像做二级离散小波变换.将其低频部分进行奇异值分解且把已加密的全部次水印嵌入其中.进而形成水...
- 概要:
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【中文期刊】 彭真 张玲 等 《中国医学物理学杂志》 2026年43卷6期 803-810页ISTICCSCD
【摘要】 目的:探讨基于深度学习的视觉增强网络在电子支气管镜图像检测价值.方法:纳入600例术后检测患者基于支气管镜检测图像制作数据集,向多尺度视觉增强网络中分别引用基于Haar离散小波变换下采样、Vision Transformer、空间残差增强模...
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 朱刚 李四海 《中国医学物理学杂志》 2026年43卷5期 607-613页ISTICCSCD
【摘要】 针对图像分割模型中编码器与解码器之间的语义鸿沟,以及图像在传播的过程中会受到噪声的干扰,导致精准分割难以实现的问题,提出一种WMDUNet新型网络模型,使用离散小波变换对编码器中的特征图进行下采样,提取低频特征分量并去除高频特征分量以消除噪...
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 李颜 施柳 等 《CT理论与应用研究》 2026年35卷4期 724-734页MEDLINEISTIC
【摘要】 在稀疏视图计算机断层成像(CT)中,投影数据的不完整性常导致重建图像出现伪影、边缘模糊及结构失真等问题.针对这一挑战,本文提出一种基于 Ornstein-Uhlenbeck(OU)过程的扩散桥模型,用于对投影域缺失数据进行条件填充,实现高质...
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 Hwunjae Lee 《当代医学科学(英文)》 2025年45卷3期 640-650页SCIMEDLINECSCD
【摘要】 Objective Atherosclerosis involves not only the narrowing of blood vessels and plaque accumulation but also changes in p...
【关键词】 Atherosclerosis;Magnetic resonance imaging;Magnetic nanoprobe;
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 韦琳 熊浩 等 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 2025年50卷5期 69-79页
【摘要】 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)雷达呼吸心率检测具有便携、无感等特点,但在检测过程中存在空间杂波,易使呼吸心跳信号分离失真;呼吸信号的高次谐波处于心跳信号的低频带附近,也严重影响心率检测.针...
【关键词】 FMCW雷达;单轮集成经验模态分解;离散小波变换;
- 概要:
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- 结论:
【中文期刊】 甘秋静 闭应洲 等 《广西大学学报(自然科学版)》 2025年50卷6期 1388-1399页
【摘要】 磁共振成像(MRI)在阿尔茨海默病和脑肿瘤的早期诊断中具有重要价值,针对传统方法在抗噪性和空间上下文建模方面存在的不足,提出一种改进型EfficientNet模型DW-ECANet.该模型在原始EfficientNet-B0结构的中间MBC...
- 概要:
- 方法:
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【中文期刊】 郭玉雪 于洪丽 等 《电子测量技术》 2023年46卷19期 188-196页
【摘要】 左右手运动想象脑电信号(MI-EEG)分类准确率低,制约了相关脑-机接口技术的发展.实验采集了 16名健康受试者的运动想象脑电信号,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和卷积自编码(CAE)的运动想象脑电信号分类算法.利用离散小波变换将EE...
- 概要:
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【中文期刊】 张学星 刘军涛 等 《电子设计工程》 2023年31卷15期 20-24,29页
【摘要】 无抽搐电休克治疗(Modified Electroconvulsive Therapy,MECT)是精神障碍疾病临床治疗的方法之一,有效的脑电信号量化参数有助于认识MECT的治疗效果和进行临床规划.该文针对MECT期间精神障碍患者单通道脑电...
- 概要:
- 方法:
- 结论:
【中文期刊】 《浙大学报(英文版)(B辑:生物医学和生物技术)》 2008年9卷11期 863-870页SCIMEDLINEISTICCSCDBP
【摘要】 Objective: To develop a new bioinformatic tool based on a data-mining approach for extraction of the most infor-mative p...
【关键词】 Proteomics;Discrete stationary wavelet transform;Data mining;
- 概要:
- 方法:
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