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【中文期刊】 张野 张睦卿 等 《河北科技大学学报》 2025年46卷4期 395-404页
【摘要】 针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的全局信息捕获不足和深层语义信息融合不充分等问题,提出一种新的基于图卷积的自适应特征融合网络(adaptive spatial and graph-convo-lutional U-Net,ASGU...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 孙淑婷 刘铖枨 等 《现代仪器与医疗》 2024年30卷2期 59-68页
【摘要】 医学图像分割是计算机辅助诊断领域的一项关键技术,其主要任务是将特定的器官、组织或异常区域从图像中准确地识别出来.但是医学图像的质量易受到其复杂纹理和成像设备限制(如噪声和边界不清晰)的影响,故传统的医学图像分割方法已难以满足现实临床需求.随...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 姜乐临 陈彦晗 等 《浙江医学》 2023年45卷8期 840-845,封3页ISTICCA
【摘要】 目的 开发并验证一种基于U-Net的短轴心脏计算机断层血管造影(CTA)左心室心肌(LVM)自动分割系统.方法 选取2022年2至10月在温州市中心医院就诊的50例疑似或确诊心血管疾病患者CTA图像进行模型训练,将U-Net深化到8层,引入...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 黄晓鸣 何富运 等 《中国生物医学工程学报》 2022年41卷5期 567-576页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 医学图像分割可以为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据,并能辅助医生对病人的病情做出准确的判断.基于深度学习的分割网络的出现解决了传统自动分割方法鲁棒性不强、准确率低等问题.U-Net凭借其出色的性能在众多的分割网络中脱颖而出,研究者以U-N...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 菅影超 马善达 等 《中国医学计算机成像杂志》 2022年28卷6期 669-675页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:研究一种基于CT图像层间插值的方法,用于放射治疗过程中的患者摆位验证,从而提高放疗精度.方法:采用一种基于3D卷积和膨胀卷积神经网络(3D CNN-DCNN)算法,利用相邻图像层之间的关联信息重建中间层图像.采用U-Net网络架构,通...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王金祥 付立军 等 《计算机系统应用》 2023年32卷4期 141-148页
【摘要】 医学图像对疾病的诊断、治疗和评估均有所帮助,?准确分割医学图像中的器官对于辅助医生的诊断具有重要的实际意义.?由于医学图像中各器官部位与周围组织的图像对比度低,?不同器官的边缘和形状也会存在很大差异,?从而增加了分割的难度.?针对这些问题,...
- 概要：
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【中文期刊】 顾敏杰 李雪 等 《数据采集与处理》 2023年38卷4期 937-946页
【摘要】 由于皮肤病病灶的形状、颜色以及纹理差异极大,且边界不明确,使得传统深度学习方法很难对其进行准确分割.因此本文提出了一种融合残差Inception与双向卷积门控循环单元(Convolutional gated recurrent unit,C...
- 概要：
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【中文期刊】 王宇昕 付晓薇 等 《计算机技术与发展》 2023年33卷7期 139-145页
【摘要】 针对超声乳腺肿瘤图像中存在的高散斑噪声较多、肿瘤边缘模糊以及形状复杂多样等问题,提出了一种基于多层融合注意力的超声乳腺肿瘤图像分割方法.首先,在保持U-Net编-解码结构的基础上,采用经过预训练的ResNet-34 模型,用于在编码部分提取...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张本健 林辉 等 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 2023年46卷8期 1070-1078页
【摘要】 文章基于全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的 U-net 网络,并通过对 U-net 网络的调整,构建适用于脑肿瘤图像分割的 U1-net网络.U1-net网络由卷积层、最大池化层、反卷积层和激...
【关键词】 深度学习(DL)；全卷积神经网络(FCN)；U1-net网络；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 尹梓名 沈达聪 等 《软件导刊》 2023年22卷3期 103-111页
【摘要】 针对目前尚未有研究使用深度学习方法将胆囊癌影像、放射组学特征和肿瘤标志物等实验室检查数据融合应用于胆囊癌诊断的问题,提出一种跨模态特征融合的胆囊癌诊断模型.首先利用3D U-net网络进行胆囊区域分割并提取放射组学特征,使用三维卷积神经网络...
- 概要：
- 方法：
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