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【中文期刊】 陆靖桥 万方前  等 《世界科学技术-中医药现代化》 2025年27卷1期 202-210页 ISTICPKUCSCD

【摘要】 随着针灸学科的科学化、现代化,各种针灸医疗设备不断创新,尤其是智能针灸诊疗设备的出现,针灸临床"留针"阶段的针灸针自动化识别成为需求热点.针对针灸针识别过程的输入图片尺寸过大、针灸针细长、针灸针分布密集等问题,本文提出一个适用于针灸针小目标...

【关键词】 针灸； 针灸针小目标检测； 深度学习；

【中文期刊】 朱俊玲 瞿芳  等 《护理研究》 2024年38卷21期 3923-3928页 ISTICPKU

【摘要】 目的:基于改进型You Only Look Once V5(YOLOv5)人工智能开发手术器械识别系统.方法:收集常用外科手术器械10类,包括治疗碗、药杯、弯盘、针持器、血管钳、刀柄、组织拉钩、手术刀片、缝针、棉球.将收集的器械置于同一视野...

【关键词】 手术器械； 人工智能； 识别；

【中文期刊】 王珍妮 须月萍  等 《中国全科医学》 2024年27卷36期 4582-4590页 ISTICPKUCA

【摘要】 背景 随着人口老龄化,压力性损伤(PI)的发病率逐渐增加,这不仅严重影响了患者的生存质量,还增加了医保支出.然而,PI的早期发现和准确分期极大地依赖于专业培训.目的 构建并测试一个用于PI自动检测和分期的人工智能模型,以提高PI诊断的实时性...

【关键词】 压力性损伤； 人工智能； 深度学习；

【中文期刊】 陈俊任 陈芮  等 《四川大学学报（医学版）》 2024年55卷2期 455-460页 MEDLINEISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的 通过对细节信息的恢复并结合局部信息的挖掘,构建基于深度学习的目标检测方法以帮助放射科医生快速诊断新型冠状病毒感染导致的肺炎(novel coronavirus pneumonia,NCP)患者CT图像中的病灶.方法 提出一种细节上采样...

【关键词】 新型冠状病毒感染； 目标检测； 深度学习；

【中文期刊】 范炬臣 李小林  等 《昆虫学报》 2024年67卷8期 1127-1136页 ISTICPKUCSCDCABP

【摘要】 [目的]昆虫常在色彩、纹理或形态上和背景相似,具有伪装性,识别难度大.本研究旨在探索基于深度学习的伪装昆虫前背景自动分割方法.[方法]将显著目标检测算法(salient object detection algorithm)、大模型 图像分...

【关键词】 昆虫； 伪装； 目标检测；

【中文期刊】 杨涛 杨岚兰  等 《中国医学装备》 2024年21卷9期 23-27页 ISTIC

【摘要】 目的:实现基于改进型YOLO网络目标检测算法(YOLO算法)模型对乳腺肿瘤超声图像的检测方式优化升级.方法:选取Kaggle数据库上659幅乳腺肿瘤图像作为初始数据集,采用图像标注工具Labelimg对图中检测目标进行预标注,依照7∶3的比...

【关键词】 人工智能(AI)； 目标检测； 乳腺肿瘤；

【中文期刊】 贺斌 高永彬  《中国医学物理学杂志》 2024年41卷5期 571-578页 ISTICCSCD

【摘要】 鉴于良性阵发性位置性眩晕的复杂致病因素和诊断困难等问题,提出一种新的基于非局部卷积和卷积注意力模块(CBAM)的眩晕眼震诊断方法.首先,通过构建目标检测模型定位瞳孔,从而捕捉眼球运动并提取水平和垂直运动轨迹时序数据.其次,采用分类模型进行分...

【关键词】 良性阵发性位置性眩晕； 医学图像处理； 时序数据分类；

【中文期刊】 刘静妮 盛玉武  等 《中国医学物理学杂志》 2024年41卷8期 996-999页 ISTICCSCD

【摘要】 提出一种基于卷积神经网络的X线片下肢关节角度识别算法,首先在X线片中使用Yolov5目标检测模型来识别特定类别的感兴趣区域,并使用U-Net模型进行热图回归来识别关键特征点,最后进行下肢关节角度的计算.研究结果表明,本文提出的算法相比于之前...

【关键词】 卷积神经网络； 目标检测； 特征点定位；

【中文期刊】 李艾彤 李铭诗  等 《中国医疗设备》 2024年39卷12期 22-27,45页 ISTIC

【摘要】 目的 为了解决目前常用血细胞检测仪器检测耗时长、检测细胞种类少及人工镜检方式耗时耗力的问题.方法 为了更快捷地对血细胞进行检测,提供准确的检测报告,减少医生工作量,本研究结合区域卷积神经网络、YOLO、单次多框检测器(Single Shot...

【关键词】 血细胞检测； 目标检测； 外周血细胞；

【中文期刊】 米吾尔依提·海拉提 热娜古丽·艾合麦提尼亚孜  等 《临床超声医学杂志》 2024年26卷2期 163-170页 ISTICCSCD

【摘要】 肝包虫病是一种呈全球性分布的人畜共患性疾病.超声作为该病的首选诊断方法,虽能及时发现大病灶位置并进行评价,但对早期小病灶的检测能力不佳.本文基于经预处理的高质量肝囊型包虫病超声图像小病灶数据集,提出了一种基于YOLOv7的检测肝囊型包虫病5...

【关键词】 肝囊型包虫病； 深度学习； 目标检测；