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【中文期刊】 樊雍扬 陈琳 等 《中国医学工程》 2025年33卷10期 22-28页ISTICCA
【摘要】 目的 本研究旨在对心律失常的心电图进行识别,观察残差神经网络在多种心律失常的多分类任务中的表现能力.方法 利用广州医科大学附属第三医院收集的7 404份心电图数据,建立一维(1D)残差卷积神经模型进行分类,并应用梯度加权类激活映射(Grad...
- 概要：
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【中文期刊】 赵航 徐晓丹 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷9期 1236-1244页ISTICCSCD
【摘要】 目的:利用SimCLR算法的半监督学习框架,构建对内镜下反流性食管炎Los Angeles分级的分类模型.方法:设计的学习框架利用大型未标注数据集,通过自监督学习方式进行预训练.该框架在小型标注数据集上,按照Los Angeles分级标准进...
【关键词】 反流性食管炎；自监督学习；对比学习视觉表示的简单框架；
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【中文期刊】 刘璐 林嘉希 等 《现代消化及介入诊疗》 2023年28卷8期 972-975,980页ISTIC
【摘要】 目的 为克服深度学习模型黑盒不可解释的缺点,本研究旨在探讨可解释性计算机视觉模型在内镜下内痔诊断及危险分级中的应用.方法 收集苏州大学附属第一医院内镜中心的肛齿状线上倒镜图片,分为内痔组和正常组;根据LDRf分级标准,对内痔组进一步分级为R...
- 概要：
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【中文期刊】 张蓓蕾 毕锦桐 等 《天津科技大学学报》 2023年38卷5期 49-56页
【摘要】 龋齿是口腔医学领域的常见病和多发病,及时检测龋齿可以防止龋齿进一步恶化.智能医学辅助诊断的发展使计算机辅助医生进行龋齿筛查成为可能.本文提出一种基于迁移学习和模型融合技术的龋齿检测网络(MDfuseNet),该网络使用改进的 DenseNe...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 李劼慧 吴悔 等 《生命科学仪器》 2023年21卷6期 82-88页
【摘要】 目的:目前较少有研究采用人工智能的方法分析冠状动脉造影(CAG),本文拟通过深度学习EfficientNet和Grad-CAM++可视化技术,实现冠状动脉造影体位的自动识别.方法:将86639张造影图片划分为训练集、验证集和测试集,均包括8...
【关键词】 EfficientNet；Grad-CAM++；冠状动脉造影；
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【中文期刊】 王泽辉 张冰 等 《计算机应用与软件》 2022年39卷12期 252-259页
【摘要】 目前,基于深度学习的图像分割方法往往需要大量的标注数据集,尤其在需要精确像素级标注的医学图像上,不仅需要高昂的时间成本,还需要大量的专业领域知识.为此,提出一种基于深度学习的弱监督肝脏分割算法.通过卷积神经网络训练具有边框标注信息的肝脏数据...
- 概要：
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【外文期刊】 Helwan, Abdulkader ; Azar, Danielle ; 等 《Journal of X-ray science and technology》 2022年30卷5期 1009-1021页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Knee osteoarthritis;Kellgren Lawrence;Wide ResNet-50-2;
- 概要：
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【外文期刊】 Philbrick, Kenneth A. ; Yoshida, Kotaro ; 等 《AJR: American Journal of Roentgenology : Including Diagnostic Radiology, Radiation Oncology, Nuclear Medicine, Ultrasonography and Related Basic Sciences》 2018年211卷6期 1184-1193页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 class activation map (CAM);computer-aided diagnosis;contrast enhancement phase;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Lombardo E. ; Hess J. ; 等 《European journal of cancer: official journal for European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) [and] European Association for Cancer Research (EACR)》 2022年176卷 41-49页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 CNN;Deep learning;Grad-CAM;
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【外文期刊】 Sato, Shinya ; Maki, Satoshi ; 等 《Breast cancer research and treatment.》 2021年188卷3期 649-659页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Breast cancer;Machine learning;Artificial intelligence;
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