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【中文期刊】 Kai Xie Chenxi Cui 等 《植物表型组学（英文）》 2025年7卷2期 205-219页SCIMEDLINECSCDCABP
【摘要】 Reliable and automated three-dimensional segmentation of plant organs is essential for extracting phenotypic traits at t...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李璐 孙怀强 《西部医学》 2026年38卷4期 469-477页ISTIC
【摘要】 近年来,人工智能在医学影像分析领域正经历从"专用模型"向"基础模型"范式的转变.传统单任务模型高度依赖专家标注且缺乏跨任务泛化能力,而医学影像大模型(LMIMs)通过海量多模态数据自监督预训练,仅需少量微调即可适应多种下游任务,是迈向医疗通...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李晓迪 纪雨萍 等 《波谱学杂志》 2026年43卷1期 46-60页
【摘要】 磁共振指纹成像是一种高效的多参数定量成像技术,但传统方法依赖信号字典进行参数量化,存在离散化误差大与匹配效率低下等问题.针对现有监督学习方法依赖伪标签、缺乏物理可解释性的局限性,本文提出了一种融合成像物理模型与流形结构建模的自监督磁共振指纹...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Zhongde Zhang Nan Su 等 《鸟类学研究（英文版）》 2026年17卷1期 200-215页CSCD
【摘要】 The collection and annotation of large-scale bird datasets are resource-intensive and time-consuming processes that sign...
【关键词】 Biodiversity conservation；Bird intelligent monitoring；Diffusion models；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Xiang Zhang Chenliang Qian 等 《药物分析学报（英文版）》 2025年15卷12期 2960-2974页SCIMEDLINEISTICCSCDCA
【摘要】 Various deep learning based methods have significantly impacted the realm of drug discovery.The development of deep lear...
【关键词】 Drug discovery；Chemical pre-trained model；Self-supervised learning；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 马玉良 谢昀臻 等 《中国生物医学工程学报》 2025年44卷4期 385-392页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 近年来基于脑电信号的情绪识别研究取得了显著的进展,然而标签的标注需要大量的人力,实际应用中难以快速获取大量带标签的数据.高效利用有限的标签进行情绪识别研究逐渐成为了一个新的应用瓶颈.为了解决这个问题,本研究提出了一种基于双流孪生网络的模型架...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈福军 孟令慧 等 《中国医疗设备》 2025年40卷1期 26-33页ISTIC
【摘要】 目的 提出一种双任务自监督学习方法,该方法利用未经标注的医学影像数据提取通用视觉表征,以提升深度学习模型在颅脑CT扫描影像中(包括脑出血、鼻咽癌及常规检查影像)对脑组织的精准分割能力.方法 结合图像补全与分类作为辅助手段,在70％图像信息被...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 林超隆 杨慧 等 《医疗卫生装备》 2025年46卷4期 1-8页ISTICCA
【摘要】 目的:为了提高质谱成像的分辨率,提出一种基于空间多层次自监督深度学习网络的质谱成像超分辨重建方法.方法:首先,基于非线性变换将组织学图像和质谱图像进行配准;其次,利用多分支视觉变换器(vision transformer,ViT)以自监督学...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈鸣伸 周志勇 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷10期 1280-1288页ISTICCSCD
【摘要】 提出一种基于尺度自适应和坐标编码的自监督超分辨率重建方法,在缺乏配对各向同性脑部磁共振图像的情况下,实现不同层厚各向异性脑部磁共振图像的超分辨率重建.首先,提出一种融合超分辨率尺度信息的图像编码模块,学习不同层厚图像的特异性特征;其次,采用...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵航 徐晓丹 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷9期 1236-1244页ISTICCSCD
【摘要】 目的:利用SimCLR算法的半监督学习框架,构建对内镜下反流性食管炎Los Angeles分级的分类模型.方法:设计的学习框架利用大型未标注数据集,通过自监督学习方式进行预训练.该框架在小型标注数据集上,按照Los Angeles分级标准进...
【关键词】 反流性食管炎；自监督学习；对比学习视觉表示的简单框架；
- 概要：
- 方法：
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