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【中文期刊】 刘翼奇 辛国江 等 《生物医学工程研究》 2025年44卷6期 371-378页
【摘要】 为解决胰腺图像分割中边界模糊、精度低的问题,本研究提出了一种胰腺分割网络MSW-HRNet.首先,结合深度可分离卷积与空间注意力机制,设计多尺度特征信息融合模块(MUB),恢复多尺度上采样过程中的细节信息,增强对小尺寸目标区域的分割能力;然...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 田兄玲 宋丽俊 等 《机器人外科学杂志（中英文）》 2025年6卷9期 1454-1460页
【摘要】 目的:通过融合高分辨率网络(HRNet)模块和动态可变形注意力机制改进 U-Net 模型实现对乳腺癌图像的高精度分类与诊断.方法:研究提出的模型以U-Net为基础,引入了高分辨率网络强大、空洞空间金字塔池化模块以捕获多尺度信息,并融合了全局...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭亚霖 牛群文 等 《医疗卫生装备》 2023年44卷4期 1-8页ISTICCA
【摘要】 目的:为了准确识别种植体周围牙槽骨的关键点,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的种植体周围牙槽骨关键点识别方法.方法:首先,收集 158 例成人患者种植牙术后的锥形束CT(cone ...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 额·图娅 李晓庆 等 《临床放射学杂志》 2023年42卷8期 1298-1303页ISTICPKU
【摘要】 目的 探索深度学习方法基于膝关节正位X线构建自动诊断并分级胫股关节骨关节炎(TFOA)诊断模型.方法 搜集5837 幅膝关节前后位的X线图像,按照8∶ 1∶ 1 的比例随机分为训练集、调优集和测试集.以两位医师依据凯尔格伦-劳伦斯(K-L)...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 额·图娅 王岑 等 《放射学实践》 2022年37卷7期 884-888页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:利用深度学习方法训练髌骨轴位X线片图像质量控制的自动分类模型.方法:回顾性收集髌骨轴位X线片,由两位专家将髌骨轴位X线片分为不同数据组以训练模型,分别为:术后/非术后共175例(术后96例,非术后79例),侧别共735例(左侧419例...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Sushil Ghildiyal ; Saibal Manna ; 等 《International journal of medical engineering and informatics》 2023年15卷1期 58-69页
【关键词】 tuberculosis;deep neural network;convolutional neural;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ze,Chen ; Yangpeng,Ji ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2025年25卷17期 SCIMEDLINECA
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Shida,Zhao ; Zongchun,Bai ; 等 《Animals : an open access journal from MDPI》 2023年13卷18期
- 概要：
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【外文期刊】 Xin,Xu ; Qing,Geng ; 等 《Plant methods》 2023年19卷1期 77页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Deep learning;Grain number;HRNet;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Rui,Li ; An,Yan ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2024年24卷2期 SCIMEDLINE
【关键词】 CBAM;HRNet;human pose estimation;
- 概要：
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