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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
【摘要】 Reliable and automated three-dimensional segmentation of plant organs is essential for extracting phenotypic traits at t...
- 概要：
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- 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】 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：
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- 结论：
【中文期刊】 刘子兴 廉钰 等 《中国医疗设备》 2024年39卷11期 27-32,38页ISTIC
【摘要】 目的 通过使用合成图像的方法解决在配准过程中缺少金标准的问题,并应用深度学习算法进行心脏T1 定量图配准.方法 首先利用T1加权图像的先验信息合成无运动的参考图像;其次使用DeepIPMCNet卷积神经网络来学习和配准层内运动.另一个网络D...
【关键词】 心脏磁共振(CMR)；T1定量图；配准算法；
- 概要：
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【中文期刊】 高远 伍紫炫 等 《数字中医药（英文版）》 2024年7卷2期 101-107页
【摘要】 目诊是通过观察目来判断全身病证的诊断方法,随着中医(TCM)诊断智能化发展,人工智能(AI)可以提高目诊的准确率和效率.但是,目诊智能化研究还面临着诸多挑战,如缺乏规范化且带有严格标签的数据、多模态信息分析及辨证模型.人工智能大模型在医学当...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 陆琪琪 连梓锋 等 《波谱学杂志》 2023年40卷3期 258-269页
【摘要】 磁共振等效横向弛豫率(R2*)参数量化技术已经被广泛应用于肝脏铁含量的定量测量中.然而铁沉积肝脏R2* 参数图像的重建通常会受到噪声的严重影响.随着深度学习的兴起,深度学习网络成为磁共振参数图像重建的重要方法.本文提出了一种模型引导的自监督...
- 概要：
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【中文期刊】 吴昀键 姚大鹏 等 《国际生物医学工程杂志》 2025年48卷5期 501-506页ISTICCA
【摘要】 胸部低剂量计算机断层扫描（LDCT）因辐射剂量低而广泛用于肺癌高危人群筛查及随访，但图像噪声增加和对比度下降等问题限制了其诊断效能。深度学习技术通过数据驱动的方式，在胸部LDCT图像去噪中展现出突破性潜力。主要介绍了监督学习、无监督学习和自...
【关键词】 深度学习；低剂量计算机断层扫描；图像去噪；
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【外文期刊】 Guangqi Wen ; Peng Cao ; 等 2023年27卷8期 4154-4165页
【关键词】 Self-supervised learning;Brain modeling;Task analysis;
- 概要：
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【外文期刊】 Daniel Paysan ; Luis Haug ; 等 《International journal of computer assisted radiology and surgery.》 2021年16卷11期 20372044-20372044页
【关键词】 Self-supervised Learning;Representation Learning;Unsupervised Learning;
- 概要：
- 方法：
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