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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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【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】 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：
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【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：
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- 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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【中文期刊】 赵寅杰 侯润萍 等 《上海交通大学学报（英文版）》 2025年30卷1期 121-129页
【摘要】 Medical image segmentation is a crucial preliminary step for a number of downstream diagnosis tasks.As deep convolutiona...
【关键词】 self-supervised learning；medical image analysis；semantic segmentation；
- 概要：
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【中文期刊】 赵娜娜 韩向敏 等 《北京生物医学工程》 2024年43卷5期 478-485页ISTIC
【摘要】 目的 基于CT图像的肺腺癌精确诊断对后续治疗具有重要的临床意义.卷积神经网络(convolutional nerual network,CNN)图像分类方法大多侧重于图像的局部特征,难以完全捕获全局知识和空间特征.为了充分学习这些有效特征,...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 韩云龙 王苹苹 等 《生物医学工程研究》 2024年43卷3期 223-231页ISTIC
【摘要】 针对肺气肿智能化诊断高度依赖高质量标注数据、图像空间信息复杂及特征提取不足等问题,本研究基于Goddard评分法设计了一种肺气肿分级算法.首先,利用SimSiam框架进行自监督学习,以解决对大量高质量标注数据的依赖;其次,引入连续 3D卷积...
- 概要：
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【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；
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