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【中文期刊】 彭航 邓锡泽 等 《福建电脑》 2024年40卷4期 9-13页
【摘要】 为了提高医学图像中肺炎的识别和分类效率,本文使用ResNet50模型对COVID图像、Lung_Opacity图像、Normal图像和Pneumonia图像进行识别分类.通过比较ResNet50 与AlexNet和GoogLeNet对肺炎图...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 王甘霖 靳明明 等 《智能计算机与应用》 2024年14卷4期 184-189页
【摘要】 本文利用深度学习和机器学习技术,提出一种基于PET和CT图像的非小细胞肺癌(Non-Small Cell Lung Cancer,NSCLC)肿瘤N分期预测方法,以提高N分期的准确率和稳定性.使用深度学习残差神经网络 3D Resnet50...
【关键词】 3D Resnet50；多模态；NSCLC；
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- 方法：
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【中文期刊】 莫琦岚 张水兴 《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 2022年43卷2期 199-204页ISTICPKUCA
【摘要】 目的:构建基于胸片的深度学习模型检测新生儿肺炎,旨在提高新生儿肺炎的影像诊断水平及效率.方法:回顾性收集2018年1月至2021年9月暨南大学附属第一医院336幅新生儿胸片,其中新生儿肺炎176例,正常160例.随机将图像按8:1:1的比例...
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【中文期刊】 詹文栋 龚庆悦 等 《计算机时代》 2023年10期 89-93,99页
【摘要】 本研究旨在实现对中医红外热成像面部图像的精准分割.使用Resnet50代替传统U-Net网络的主干特征提取模块,移除特征融合中复制与剪切里的剪切操作.该方法能优化特征融合,避免梯度问题,并提高模型通用性.分割实验表明,与传统U-Net相比,...
- 概要：
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【中文期刊】 莫莹君 刘友员 等 《临床超声医学杂志》 2022年24卷5期 382-385页ISTICCSCD
【摘要】 目的 构建颈动脉斑块超声图像数据集,探讨深度学习技术对颈动脉斑块自动分类诊断的应用价值.方法 选取354例颈动脉斑块患者和254例正常成人的超声图像,每例均采集2幅颈部动脉图像,构建共包含1216幅颈动脉超声图像的数据集;基于已构建的颈动脉...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 李芳芳 马春 等 《兰州文理学院学报（自然科学版）》 2022年36卷3期 48-54页
【摘要】 针对传统的肺炎分类诊断模型准确率不高、存在误诊漏诊等问题,提出一种基于注意力机制的深度卷积神经网络,用于胸部X光片的分析,对肺炎进行智能辅助诊断.具体方法是:在ResNet网络模型的基础上增加特征融合层,把通道注意力机制和空间注意力机制融合...
- 概要：
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【中文期刊】 乔远罡 韩晓东 等 《中国医学装备》 2021年18卷8期 25-28页ISTIC
【摘要】 目的:探讨基于ResNet50网络的深度学习技术对胸部后前位X射线片(简称胸片)投照技术进行批量自动质量评价的价值.方法:选取医院影像归档及传输系统(PACS)中的3000张胸部后前位胸片,由两名高年资主管技师共同阅片,对胸片投照技术质量做...
- 概要：
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【中文期刊】 曹燕珍 周盼运 等 《新疆医科大学学报》 2021年44卷9期 1025-1030页ISTICCA
【摘要】 目的 探究CNN-OVA-SVM模型应用于多分化类型的结直肠腺癌鉴别诊断中的实用价值.方法 本研究选取了2012年1月-2016年3月间新疆医科大学附属肿瘤医院病理科收治的高、中、低分化类型腺癌患者各20例进行回顾性研究.提出了用于多分化类...
【关键词】 人工智能；ResNet50；CNN-OVA-SVM模型；
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【中文期刊】 茹仙古丽·艾尔西丁 裴世宇 等 《中国数字医学》 2020年15卷4期 2-4,21页ISTIC
【摘要】 目的:为了实现新疆高发病肝包虫病CT图像的正确分类,提出一种深度学习的肝包虫病CT图像的自动分类方法.方法:对单囊、多囊和肝囊肿CT图像使用深度学习的分类方法进行分类.首先,构建并优化ResNet-50网络模型,将肝包虫病图像分批次传入网络...
- 概要：
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【中文期刊】 贾田菊 马彦云 等 《山西医科大学学报》 2019年50卷4期 506-510页ISTICCA
【摘要】 目的 为了确保基于ACR BI-RADS乳腺X线密度评估的一致性和准确性, 本研究构建基于深度学习的乳腺数字化X线密度的自动分类模型, 使之达到对乳腺密度的精准分类.方法 在研究中, 构建并优化基于深度学习的卷积神经网络 (CNN) 的经典...
【关键词】 乳腺X线密度；BI-RADS；全数字化乳腺X线摄影；
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