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【中文期刊】 丁浩晗 沈嵩 等 《食品科学》 2024年45卷10期 9-18页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 针对传统的奶粉品质国际标准检测方法中存在的主观性和滞后性等问题,本研究提出了一种基于残差网络(residual network,ResNet)的奶粉分散性和堆积密度的快速分类检测方法.在本研究中,使用的数据集包括499张在10倍光学显微镜下...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 Pengxing Cai Yu Zhang 等 《仿生工程学报（英文版）》 2025年22卷2期 931-944页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Residual neural network(ResNet)is a powerful neural network architecture that has proven to be excellent in extracting s...
【关键词】 Deep learning；Residual neural network；Pattern recognition；
- 概要：
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【中文期刊】 张威 陈峰 等 《医药论坛杂志》 2025年46卷12期 1249-1254页ISTIC
【摘要】 目的 以残差网络(residual network,ResNet)为基础构建新的一维神经网络模型(residual neural network in one dimension,ResNet1D),探究其在心电图(electrocardi...
- 概要：
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【中文期刊】 李光宇 杨锋 等 《磁共振成像》 2025年16卷3期 143-149,161页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 脑肿瘤作为一组在人脑内部或周围异常增殖的组织,其生长可能导致严重的神经功能障碍,对患者的生活质量和生命安全构成重大威胁.因此,准确地对脑肿瘤进行分类,对于制订针对性的治疗方案和评估患者的预后情况具有至关重要的意义.近年来,深度学习技术的迅猛...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 魏欣 胡思亲 等 《中国生物化学与分子生物学报》 2025年41卷10期 1541-1551页MEDLINEISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 人类非组蛋白赖氨酸巴豆酰化位点在生物学活动中发挥至关重要的作用.然而传统湿实验耗时耗力,使得计算预测方法在近年来备受欢迎.尽管赖氨酸巴豆酰化位点具有重要的生物学意义,但针对人类非组蛋白的相关研究较少.本文构建了一个残差金字塔网络(resid...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 李晨浩 杨鹏 等 《医用生物力学》 2025年40卷4期 955-962页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 针对脑卒中患者与健康老年人运动步态个性化差异以及异常步态识别方面的问题,提出一种基于深度学习融合方案,以有效提升异常步态识别的准确性.方法 采用融合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和双...
- 概要：
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【中文期刊】 张颖 赵祺旸 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷3期 347-355页ISTICCSCD
【摘要】 基于深度学习提出一种融合网络,旨在高效、准确地辅助诊断糖尿病性视网膜病.采用数据增强技术与生成对抗网络相结合的手段,对EyePACS数据集内的眼底图像实施扩充操作,有效应对眼底图像分类不均衡的难题.使用Inception-Resnet-V2...
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【中文期刊】 曾玉姗 徐燕 等 《中国医学装备》 2025年22卷5期 22-27,32页ISTIC
【摘要】 目的:提出单源域环境下基于残差连接U-Net网络的医学影像分割处理方法,以改善单源域环境中医学影像数据样本的多样性受限.方法:通过影像变换、调整对比度和添加噪声的方式,扩增单源域环境下的医学影像数据,并以U-Net网络为基本结构,通过引入多...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 叶晓燕 苏星 等 《医疗卫生装备》 2025年46卷10期 9-16页ISTICCA
【摘要】 目的:为了提升肝脏占位性病变诊断的准确率,提出一种基于双模态融合与深度残差网络的肝脏超声图像分类模型.方法:首先,构建包含100例患者164个病灶的肝脏超声数据集,包括患者的B超视频和超声造影视频.其次,引入并联残差块改进ResNet-18...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 唐广发 卢子忱 等 《医疗卫生装备》 2025年46卷9期 1-8页ISTICCA
【摘要】 目的:为了提高高分辨率医学图像的生成质量,提出一种基于残差卷积前馈网络的高分辨率医学图像生成模型.方法:首先,选用矢量量化生成对抗网络(vector quantized generative adversarial network,VQGA...
【关键词】 残差卷积前馈网络；高分辨率医学图像；矢量量化生成对抗网络；
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