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【中文期刊】 刘畅 严小军 等 《影像技术》 2025年37卷3期 4-8页CA
【摘要】 为了提升仪表装配过程中螺钉自动预紧的精度和自动化程度,本文提出了一种基于U-Net的螺钉识别定位方法.根据一字螺钉自身形状特点,通过识别螺钉一字槽的中心与旋转角度,完成螺钉的自动预紧任务.利用集成了视觉采集系统的螺钉自动拧紧装置,采集约30...
- 概要：
- 方法：
- 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ISTICCA
【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】 郭树旭 马树志 等 《计算机工程与应用》 2017年53卷18期 126-131页
【摘要】 针对腹部CT影像邻近器官对比度较低及因个体肝脏形状差异较大等引起肝脏分割困难的问题,提出了全卷积神经网络肝脏分割模型.首先通过卷积神经网络提取图像深层、抽象的特征,再通过反卷积运算对提取到的特征映射进行插值重构后得到分割结果.由于单纯进行反...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《上海交通大学学报（英文版）》 2019年24卷4期 517-523页
【摘要】 Lung cancer is the leading cause of cancer deaths worldwide.Accurate early diagnosis is critical in increasing the 5-yea...
【关键词】 lung nodule detection；computer-aided detection (CAD)；convolutional neural network (CNN)；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Feng, Yanbo ; Hafiane, Adel ; 等 《Computerized Medical Imaging and Graphics: The Official Jounal of the Computerized Medical Imaging Society》 2021年90卷 101923-101923页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Ken C.L. Wong ; Tanveer Syeda-Mahmood ; 等 《Medical image analysis》 2018年49卷 105-116页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Image segmentation;Image classification;Deep learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhang, Shanwen ; Huang, Wenzhun ; 等 《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》 2018年8卷9期 1819-1825页
【关键词】 CT and MRI Image Segmentation;Lesion Detection;Convolutional Neural Networks (CNN);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 U-Wai Lok ; Chengwu Huang ; 等 《Physics in medicine and biology.》 2021年66卷7期 075005-075005页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 deep learning-based ULM;spatiotemporal MB signals;fully convolutional neural network;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Kamnitsas, Konstantinos ; Ledig, Christian ; 等 《Medical image analysis》 2017年36卷 61-78页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 3D convolutional neural network;Fully connected CRF;Segmentation Brain lesions;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ba W. ; Wu H. ; 等 2022年169卷 156-165页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Clinical image;Convolutional neural network;Cutaneous tumours;
- 概要：
- 方法：
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