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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...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 李惠莲 林艺榕 等 《临床超声医学杂志》 2026年28卷2期 164-169页ISTICCSCD
【摘要】 胎儿颅脑超声检查是产前常规筛查中至关重要的一环,准确识别标准切面对于评估胎儿大脑发育状况具有重要意义.然而,由于超声图像质量差异和切面获取的复杂性,准确识别标准切面具有较大的挑战性.本文提出了一种基于条件对抗生成网络(CGAN)和Visio...
【关键词】 条件生成对抗网络；Vision Transformer；颅脑超声,胎儿；
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【中文期刊】 庄哲笼 丁有伟 等 《南京中医药大学学报》 2025年41卷10期 1399-1406页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 为了使患者和医生更快诊断病情,达到早发现、早诊断、早治疗的目的,建立准确及时的面瘫智能化辅助诊断方法.方法 提出融合SOLOv2-Vision Transformer的方法,将收集的面瘫数据经过替换主干网络的SOLOv2 模型分割,去...
- 概要：
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【中文期刊】 李梦娟 金龙 等 《中国医学计算机成像杂志》 2025年31卷3期 396-401页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的:旨在探讨Vision Transformer(ViT)深度学习模型在前列腺癌(PCa)识别中的应用价值.方法:回顾性分析了480例接受磁共振成像(MRI)检查的患者影像资料.采用TotalSegmentator模型自动分割前列腺区域,...
【关键词】 Vision Transformer；深度学习；前列腺癌；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 李萌 张孙杰 《中国生物医学工程学报》 2025年44卷4期 447-456页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 为解决大多数息肉分割方法存在的局部和全局信息交互不足、相邻层不同深度间的特征弱相关性问题,本研究提出了一种基于金字塔视觉Transformer和自注意力机制级联解码器的网络模型(PVT-SMCD).首先,以PVTv2为骨干网络提取图像特征,...
【关键词】 息肉分割；金字塔视觉Transformer；级联解码器；
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- 结论：
【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...
- 概要：
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【中文期刊】 边林 雍涛 等 《中国超声医学杂志》 2025年41卷11期 1213-1215页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 探讨视觉变换器(ViT)模型在基于甲状腺乳头状癌(PTC)超声特征预测颈部淋巴结转移(CLNM)中的应用价值.方法 回顾分析192例PTC患者临床资料和超声图像,标记患者有无CLNM后,随机将所有患者分为训练集(n=145)与验证集(...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张玲 赵治栋 等 《中国生物医学工程学报》 2025年44卷5期 560-569页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 由于缺氧导致的窘迫或酸中毒会导致胎儿器官受损甚至死亡等不可挽回的后果.智能胎心宫缩监护(ICTG)可连续、同步记录胎心率(FHR)信号,评估胎儿状况并识别早期风险,是孕晚期监测胎儿健康的重要工具.传统的ICTG算法或聚焦于原始的FHR信号特...
- 概要：
- 方法：
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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：
- 方法：
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