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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：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 甘秋静 闭应洲 等 《广西科学院学报》 2025年41卷1期 24-32页
【摘要】 针对基于脑电图(Electroencephalogram,EEG)的情绪识别方法在特征提取不足和时空依赖建模的局限性,本研究提出一种基于混合时空卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和残差扩展型长短...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张文娟 张利文 等 《放射学实践》 2024年39卷4期 488-495页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:探讨基于术前增强CT构建的深度学习(DL)模型对进展期胃癌(AGC)1、2、3年生存概率的预测价值.方法:回顾性分析2013年1月-2015年12月在本院经病理证实为AGC的337例患者的临床和CT资料.按照7∶3的比例将患者随机分为...
【关键词】 进展期胃癌；体层摄影术,X线计算机；残差卷积神经网；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郝亚丽 万显荣 等 《中国医疗器械杂志》 2024年48卷5期 498-504页MEDLINEISTIC
【摘要】 肠鸣音可以反映胃肠道的运动和健康状况,然而,传统的人工听诊方式存在主观性偏差且耗时耗力.为了更好地辅助医生对肠鸣音的诊断,提高肠鸣音检测的可靠性和高效性,该研究提出了一种结合残差神经网络(ResNet)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 齐永兰 李仁惠 等 《现代食品》 2024年30卷10期 193-195页
【摘要】 随着机器视觉技术的发展,利用卷积神经网络实现苹果品质分级已成为较优的应用技术.本研究以苹果外观品质特征为对象,提出了一种基于残差神经网络和坐标注意力机制的苹果品质检测方法.实验结果显示,引入坐标注意力机制后的ResNet18 网络模型平均准...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 唐慧 孙文越 等 《黑龙江科学》 2024年15卷22期 12-16页
【摘要】 基于深度神经网络中的残差神经网络模型架构对PhysioBank数据库上下载的心电图记录进行自适应分类,检测出表现为心房颤动的异常心电信号.结果表明,更深层次的神经网络可以实现更好的分类性能,本实验的网络模型具有心电信号检测房颤的能力,可作为...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐佳钦 张敏 等 《中国卫生统计》 2023年40卷3期 345-348页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 针对心律失常心电图自动识别,探究出一种新的DRNN深度学习模型与算法.方法 基于开源心电数据库(The PhysioNet Challenge 2017),利用8249 条心电记录数据,建立DRNN模型,通过五折交叉验证对3 类心电节...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 谭代庆 肖志鸿 等 《中国数字医学》 2023年18卷6期 42-50页ISTIC
【摘要】 目的:基于改进的残差卷积神经网络和Transformer混合架构对5组常见的根茎类易混淆中药饮片构建分类模型,探索人工智能对复杂场景中药饮片的分类价值.方法:以玉竹与知母;大血藤与鸡血藤;桔梗与黄芪;防风、前胡与板蓝根;怀牛膝、川牛膝与续断...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 申璐璐 于慧华 等 《中国医学装备》 2023年20卷7期 1-5页ISTIC
【摘要】 目的:提出一种基于语义分割(U-Net)网络和残差网络(Res-Net)两级神经网络级联的前列腺MR图像自动分割算法,以精确分割前列腺MR图像,准确评价前列腺癌诊断和疗效.方法:采用一级和二级卷积神经网络分割前列腺MR图像,一级网络采用二维...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 马力 苏逸飞 等 《医疗卫生装备》 2023年44卷10期 7-12页ISTICCA
【摘要】 目的:为了提高磁共振血管成像(magnetic resonance angiography,MRA)脑血管图像分割的准确性,提出一种基于改进UNet的MRA脑血管图像分割方法.方法:首先,以UNet网络作为基础分割模型,在此基础上融入残差神...
- 概要：
- 方法：
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