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【中文期刊】 赵德春 袁杨 等 《中国生物医学工程学报》 2025年44卷3期 291-300页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 皮肤病变区域的准确分割对计算机辅助诊断具有重要意义.但皮肤病变图像形状不规则、边界模糊并存在噪声干扰,给皮肤病变区域准确分割造成了困难,极大影响了分割的精度.为此,提出了一种基于改进型密集递归残差U-Net模型(IDR2U-Net),实现皮...
【关键词】 皮肤病变图像分割；U型网络；密集递归残差卷积模块；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 扈蕴琨 王晓艳 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷7期 901-910页ISTICCSCD
【摘要】 目的:探讨并解决传统U-Net算法在肝脏肿瘤分割中,肝脏及肿瘤上下文信息缺乏、肿瘤形态差异性大导致的分割精度不足问题.方法:提出了一种结合空洞卷积和残差模块的级联肝脏肿瘤分割算法DDR-UNet++.首先,利用LiTS-2017数据集中的C...
【关键词】 DDR-UNet++；U-Net；残差模块；
- 概要：
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【中文期刊】 梅华威 尚虹霖 等 《中国图象图形学报》 2024年29卷3期 637-654页
【摘要】 目的 从眼底图像中分割视盘和视杯对于眼部疾病智能诊断来说是一项重要工作,U-Net及变体模型已经广泛应用在视杯盘分割任务中.由于连续的卷积与池化操作容易引起空间信息损失,导致视盘和视杯分割精度差且效率低.提出了融合残差上下文编码和路径增强的...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李佳柠 王瑜 等 《中国医学物理学杂志》 2023年40卷10期 1241-1245页ISTICCSCD
【摘要】 针对肾脏肿瘤大小、位置不确定以及传统U-Net网络全自动分割肾脏肿瘤时易出现过拟合等难题,提出一种改进的多尺度卷积和残差U-Net(MSR U-Net)的肾脏肿瘤全自动分割方法.一方面,在残差模块中加入跳跃连接使网络收敛得更快,缓解过拟合现...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭川军 《生物医学工程研究》 2013年3期 153-157页ISTIC
【摘要】 葡萄糖浓度测量是无创检测人体血糖浓度的基础研究，具有重要的科学意义。本研究利用近红外光谱技术（NIRS）和回归定标方法相结合测定葡萄糖水溶液浓度。实验采用傅里叶光谱仪对葡萄糖溶液的近红外透射光谱进行采集，利用光谱数据建立回归模型，讨论偏最小...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吕晓琪 吴凉 等 《电子与信息学报》 2018年40卷6期 1353-1359页
【摘要】 为了降低低剂量CT肺部噪声对肺癌筛查后期诊断的影响,该文提出一种基于深度卷积神经网络的低剂量CT肺部去噪算法.以完整的CT肺部图像作为输入,池化层对输入图像进行降维处理;批规范化解决随着网络深度的增加性能降低的问题;引入残差学习,学习模型中...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 XU Jiangchang HE Shamin 等 《上海交通大学学报（英文版）》 2021年26卷3期 298-305页
【摘要】 Sinus floor elevation with a lateral window approach requires bone graft(BG)to ensure sufficient bone mass,and it is nec...
【关键词】 atrous spatial pyramid convolution(ASPC)；bone graft(BG)region；medical image segmentation；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ramgopal Kashyap ; 《International journal of biomedical engineering and technology》 2023年41卷3期 272-299页
【关键词】 breast cancer;channel attention unit;contrast limited adaptive histogram equalisation;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Hosny, Khalid M. ; Kassem, Mohamed A. ; 2022年35卷2期 258-280页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Deep convolution neural network;Residual learning;Skin lesions;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhuang, Zhemin ; Raj, Alex Noel Joseph ; 等 《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》 2019年9卷9期 1827-1837页
【关键词】 Grouped-Resaunet (GRA U-Net);Residual Network;Grouped Convolution;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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