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【中文期刊】 KANG Li 龚智鑫 等 《中国体视学与图像分析》 2023年28卷4期 390-400页ISTIC
【摘要】 Currently,deep learning is widely used in medical image segmentation and has achieved good results.However,3D medical im...
【关键词】 3D medical image segmentation;3D U-Net;lightweight network;
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【中文期刊】 洪永 张鑫 等 《南方医科大学学报》 2025年45卷3期 650-660页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 设计一个深度学习模型,实现模型复杂度和模型性能的平衡,以便于集成到可穿戴心电监护设备上,实现本地的房颤自动诊断.方法 从公开数据集LTAFDB、AFDB和NSRDB上分别收集了84例、25例房颤患者和18例无明显心律失常受试者的数据进...
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【中文期刊】 王骁崴 邢树礼 等 《中国生物医学工程学报》 2025年44卷2期 165-173页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 UNet网络在医学图像分割领域得到广泛应用,其编码器搭配解码器的U形网络结构已经逐渐成为医学图像分割的主流构架之一.然而,传统UNet属于纯卷积神经网络,由于其定位准确性受制于卷积的局部视野,所以缺乏利用全局依赖关系的能力.Transfor...
【关键词】 U形网络;Transformer;多尺度特征;
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【中文期刊】 陈亮 郭慧慧 等 《中国生物医学工程学报》 2025年44卷1期 66-76页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 白细胞由于种类繁多、形态差异性大,且在血液镜检时常存在重叠、粘连、细胞边界模糊及色变等问题,传统基于图像检测的系统特征提取困难,检测精度较差,稳定性不足.针对上述问题,本研究提出一种基于轻量网络结构的白细胞快速检测算法.首先采用Mobile...
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【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...
- 概要:
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【中文期刊】 司丙奇 逄晨曦 等 《上海交通大学学报(英文版)》 2025年30卷3期 521-534页
【摘要】 Colorectal cancer is the most common cancer with a second mortality rate.Polyp lesion is a precursor symptom of colorect...
【关键词】 YOLOv5;polyp lesions;object detection;
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【中文期刊】 贾承富 孙晓川 等 《河北大学学报(自然科学版)》 2025年45卷4期 408-418页
【摘要】 针对现有分割方法难以兼顾分割精度和复杂度的问题,提出了一种新型轻量化结直肠息肉图像分割网络MCANet(Mamba and convolutional attention network).该网络的核心在于级联了空间注意力和通道注意力的多尺...
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【中文期刊】 秦丽君 林川 《广西科技大学学报》 2025年36卷3期 92-99页
【摘要】 糖尿病视网膜病变可以通过早期筛查有效地预防病情恶化,利用深度学习技术实现医学辅助诊断可以提高诊断效率.为提高深度学习在医学辅助诊断中的实际应用效果,本文着重于降低网络模型的参数量和复杂度,提出一种基于多尺度密集连接的糖尿病视网膜病变分类的轻...
- 概要:
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【中文期刊】 朱小红 张云 等 《首都医科大学学报》 2024年45卷4期 678-685页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 基于眼底彩照,分别应用经典卷积神经网络 DenseNet121 和轻量级网络 GhostNet 训练糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)的诊断模型(将DR和正常眼底做区分)和鉴别诊断(将DR和其他眼底病做...
- 概要:
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【中文期刊】 闻亮 王江 等 《医疗卫生装备》 2024年45卷9期 7-13页ISTICCA
【摘要】 目的:为解决人脸口罩识别中边缘和移动端设备存储与计算资源受限的问题,提出一种基于YOLOv5轻量化网络的人脸口罩识别方法.方法:选取由主干网络(Backbone)、颈部模块(Neck)和头部模块(Head)组成的YOLOv5模型作为基础框架...
【关键词】 人脸口罩识别;YOLOv5s模型;ShuffleNetv2;
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