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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】 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】 杨国琦 周越  《中国体视学与图像分析》 2023年28卷4期 360-368页 ISTIC

【摘要】 开放世界目标检测是一个十分具有挑战的任务,主要在于两个方面:一是要求检测器能正确识别未知的目标并做出预测;二是模型需要通过增量学习以纳入新的知识.传统的目标检测算法在完整的数据集上进行训练,输出数据集中所标注类别的预测,但实际场景中往往会遇...

【关键词】 目标检测； transformer； 目标查询；

【中文期刊】 丁雨 孙斌  等 《中国医疗设备》 2025年40卷1期 20-25,40页 ISTIC

【摘要】 目的 基于单阶段检测框架的YOLOv8网络开发人工智能辅助系统,用于自动检测胶囊内镜(Capsule Endoscopy,CE)拍摄的11类小肠病变图像.方法 本研究采用来自3种不同品牌CE设备的图像数据集进行深度学习模型的训练与测试,该数...

【关键词】 小肠病变； 人工智能； 胶囊内镜；

【中文期刊】 黄云飞 李璇  等 《CT理论与应用研究》 2025年34卷2期 235-243页 MEDLINEISTIC

【摘要】 随着电子器件的集成化和微型化,BGA封装的广泛应用使得对其焊球缺陷检测变得至关重要.通过CT扫描重建BGA封装芯片内部焊球三维图像,根据焊球及缺陷的三维特征,提出一种基于YOLOv8与度量分析的三维BGA焊球缺陷检测方法.首先,依托YOLO...

【关键词】 三维目标检测； BGA焊球； 缺陷检测；

【中文期刊】 张丽媛 张驰  等 《生物医学工程研究》 2025年44卷1期 58-66页 ISTIC

【摘要】 针对膝关节囊肿磁共振(MR)影像中囊肿与关节内积液及其他组织特征相似性高,边界模糊的问题,本研究提出了一种膝关节囊肿病变检测模型YOLO-Cyst.首先,在骨干网络部分采用级联Vision Transformer模块获取长距离上下文信息,提...

【关键词】 膝关节囊肿； 目标检测； 上下文信息；

【中文期刊】 常星花 王建荣  《测试技术学报》 2025年39卷2期 113-120页

【摘要】 表情识别不仅能够提升人机交互体验,推动情感计算的发展,还可以辅助心理健康评估和治疗,提升社会安全和监控效率.为了提高表情识别的检测平均精度,提出了一种基于优化YOLOv7-tiny的表情识别算法.首先,将YOLOv7-tiny中原有的激活函...

【关键词】 目标检测； 表情识别； YOLOv7-tiny；

【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】 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；