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【中文期刊】 杨浩辉 徐涛 等 《磁共振成像》 2026年17卷1期 168-174页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 胶质瘤因高度异质性、强侵袭性及预后差,传统诊疗面临巨大挑战.深度学习技术的引入为其精准诊疗提供了新路径,其中卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与Vision Transformer(ViT)是核...
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【中文期刊】 郝宝坛 贾林燚 等 《实用放射学杂志》 2025年41卷8期 1310-1314页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 探讨不同深度学习模型对预测肺癌气腔播散(STAS)的应用价值.方法 纳入Ⅰ～Ⅱ期原发性肺癌患者203例,其中STAS阳性74例,阴性129例.按7∶3的比例随机分为训练集(142例)和测试集(61例).使用ITK-SNAP软件勾画感兴...
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【中文期刊】 李学辉 魏国辉 等 《北京生物医学工程》 2025年44卷1期 96-103页ISTIC
【摘要】 脑肿瘤分割任务在医学图像分割领域备受关注,其复杂性和多样性迫切需要研究学者采用高效的深度学习技术进行精确处理.随着深度学习技术的快速发展,各种针对脑肿瘤数据集(如BraTS)的深度学习模型层出不穷.本文综述了 3种面向BraTS数据集的脑肿...
- 概要：
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【中文期刊】 吴能光 林志刚 等 《中国医疗设备》 2025年40卷10期 51-57页ISTIC
【摘要】 目的 解决医学影像分割时普遍面临复杂化、组织边界模糊、器官对比度低等问题,尤其是随着Transformer自注意力机制在医学影像分割中被广泛应用,其存在分割效果不佳的缺点.方法 将多尺度注意力聚合和Mamba-Like线性注意力机制进行融合...
【关键词】 MM-UNet；卷积神经网络；Mamba-Like线性注意力机制；
- 概要：
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【中文期刊】 张朝阳 赵萍 等 《湖南师范大学学报（医学版）》 2025年22卷4期 111-118页ISTIC
【摘要】 目的:构建并验证基于超声与乳腺X线影像特征的BI-RADS 4类乳腺病变风险预测模型,提升良恶性鉴别诊断效率.方法:回顾性纳入113例经病理证实的BI-RADS 4类乳腺病变患者(良性42例,恶性71例),提取其超声与乳腺X线图像特征.通过...
【关键词】 乳腺BI-RADS 4类病变；多模态影像；极端梯度提升算法；
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【中文期刊】 方俊泽 邢素霞 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷3期 360-368页ISTICCSCD
【摘要】 提出一种基于沙漏阶梯残差模型(SLRN),用于胸部影像疾病的多标签分类,提高临床诊断的准确性.SLRN的设计包括3个关键模块,首先采用沙漏卷积模块同时提取通道间信息与空间信息;然后使用阶梯自注意力模块,通过移位操作实现不同窗口划分,扩大感受...
- 概要：
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【中文期刊】 陈健 王珍妮 等 《上海交通大学学报（医学版）》 2024年44卷6期 762-772页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的·比较不同深度学习方法在结直肠息肉内镜图像分割和分类任务中的性能,以确定最优方法.方法·从3家医院采集4个结肠息肉数据集,涵盖1534个静态图像及15个肠镜视频.所有样本均经病理学验证,分为锯齿状病变和腺瘤性息肉2类.使用LabelMe...
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【中文期刊】 周腊珍 陈红池 等 《中国生物医学工程学报》 2024年43卷4期 467-476页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 医学图像的准确分割在现代临床影像检查、精准诊断和治疗规划中意义至关重要.近10年来,卷积神经网络(CNN)凭借其独特的特征提取能力,在医学图像分割领域成绩显著.CNN架构中存在的局部感受野和固有归纳偏置局限,限制其对图像中远程依赖关系的有效...
【关键词】 Transformer；图像分割；卷积神经网络；
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【中文期刊】 徐坤财 张宁 等 《医疗卫生装备》 2024年45卷12期 1-8页ISTICCA
【摘要】 目的:为了提高乳腺癌病理图像分类准确率,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和Transformer的两阶段乳腺癌病理图像分类方法.方法:首先,采用Macenko归一化和颜色反卷积对...
【关键词】 CNN；Transformer；乳腺癌；
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【中文期刊】 李晓东 丁鹏 《中国医疗设备》 2024年39卷5期 31-36,98页ISTIC
【摘要】 目的 提出肺结节分割模型,实现肺结节分割.方法 在U-Net神经网络中加入编码器、空洞卷积以及Swin Transformer模块,提出一个将空洞卷积、编码器和注意力机制相结合的模型,并在LUNA16公共数据集上验证模型性能.结果 改进的模...
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