检索历史 清除

【中文期刊】 史赛如 孔舒  等 《数理医药学杂志》 2024年37卷2期 81-90页 CA

【摘要】 目的 采用图注意力网络(graph attention network,GAT)预测人类微生物与药物之间的潜在关联.方法 选取三个常用的微生物-药物关联(microbe-drug associations,MDA)数据集(MDAD、aBio...

【关键词】 微生物-药物关联； 多核融合； 图注意力网络；

【中文期刊】 《新疆大学学报（自然科学版）（中英文）》 2024年41卷3期 319-328页

【摘要】 病理学家通过分析肺腺癌低级别组织和癌旁组织来确定病灶切除范围,然而,两者间的细胞形态差异较小,分析时依赖病理学家的主观经验,耗时且易误诊.故提出一种结合多尺度特征融合和通道自注意力的胶囊网络(Multi-Scale Feature Fusi...

【关键词】 肺腺癌； 多尺度特征融合； 注意力机制；

【中文期刊】 杜扶遥 姜囡  等 《科学技术与工程》 2024年24卷18期 7769-7775页

【摘要】 脑电信号(electroencephalogram,EEG)包含丰富的时间,空间和频率信息,是最能准确反映情感状态的生理信号,在情感识别领域发挥着重要作用.由于单特征的脑电情感识别研究方法存在缺失信息的问题,因此提出了三维融合特征的脑电信息...

【关键词】 脑电信号； 情感识别； 三维融合特征；

【中文期刊】 郑帅 张晓龙  等 《计算机应用》 2023年43卷7期 2303-2310页

【摘要】 在计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)的影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性都比较高,为自动精确地分割肝脏,提出一种基于多尺度特征融合和网格注意力机制的三维肝脏影像分割方法MAGNet(Multi-scale feature fusi...

【关键词】 三维肝脏医疗影像； 语义分割； 深度学习；

【中文期刊】 任煜瀛 黄凌霄  等 《南方医科大学学报》 2025年45卷2期 409-421页 MEDLINEISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的 针对皮肤病检测任务中存在皮肤病变区域多尺度、图像噪点干扰以及辅助诊疗设备资源有限影响检测准确性等问题,提出一种基于RT-DETR改进的高效轻量化皮肤病检测模型.方法 引入轻量级FasterNet作为骨干网络,同时对FasterNetB...

【关键词】 皮肤病； 轻量级网络； 多尺度特征融合；

【中文期刊】 袁金丽 李博华  等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷2期 190-198页 ISTICCSCD

【摘要】 医学图像分割研究在推动高效且精确的自动化图像处理技术方面具有重要意义.然而,为解决医学图像中存在的器官组织形状差异大、边界模糊等导致图像分割结果不准确的问题,提出一种MFMANet新型网络,该网络以"U"型架构为基础,并集成了多尺度信息融合...

【关键词】 医学图像分割； 多尺度信息融合； 注意力机制；

【中文期刊】 周丽媛 高红梅  等 《世界科学技术-中医药现代化》 2024年26卷1期 211-217页 ISTICPKUCSCD

【摘要】 目的 针对现有复杂背景药材切片自动鉴别准确率较低的问题,实现复杂背景下药材切片图像的准确识别.方法 基于整理的藏药材切片图像数据集进行实验,分析切片的RGB、HOG、LBP特征,使用改进的HOG算法进行多特征融合,最后使深度学习网络对任务图...

【关键词】 特征融合； 深度学习； 藏药材；

【中文期刊】 庄建军 吴晓慧  等 《中国生物医学工程学报》 2024年43卷4期 419-428页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 现有模型病理特征提取不充分以及开源数据集各类型数量不平衡等问题,使得乳腺癌病理图像的多分类研究仍具挑战性.本研究提出了一种多尺度特征融合的改进残差网络乳腺癌病理图像多分类方法.首先,以ResNet101残差网络作为基础,将CBAM注意力模块...

【关键词】 乳腺癌病理图像； 深度学习； 残差网络；

【中文期刊】 徐瑞阳 何培宇  等 《生物医学工程研究》 2024年43卷4期 338-343页 ISTIC

【摘要】 在耳鸣声治疗中加入患者偏好音乐可有效改善耳鸣治疗效果.为满足患者个性化偏好的音乐需求,本研究提出了一种基于logMel与Hpcp融合特征的音乐自动标注新方法.该方法首先通过提取音乐的声学与乐理相关特征,然后输入双分支EfficientNet...

【关键词】 耳鸣治疗； 音乐标注； 双分支结构；

【中文期刊】 徐彬 甘良志  等 《生物医学工程研究》 2024年43卷6期 462-467页 ISTIC

【摘要】 为充分利用脑电(electroencephalogram,EEG)信号特征,克服单一的特征提取方法无法全面表征EEG信号的局限,本研究提出了一种基于排列熵、模糊熵和平均能量的多特征融合算法.首先,利用经验模态分解去除EEG中的眼电、肌电伪迹...

【关键词】 脑电信号； 注意力识别； 排列熵；