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作品数：4被引量：19H指数：3
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发文领域：自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
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发文期刊：《计算机工程与设计》《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：上海市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
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基于深度学习模型的智能化科室导诊被引量：2
《计算机工程与设计》2024年第1期153-158,共6页顾君杰 王蓓 李晓禹 邹俊忠 
国家自然科学基金面上基金项目(61773164)。
为减轻科室导诊人员的工作负荷,对智能化科室导诊的实现方法进行研究。区别于现有的导诊方式,提出一种少参数轻量化的多级科室导诊模型。结合ALBERT预训练解决现有算法参数量过大的问题,并关联多个相关科室,建立ALBERT预训练与Bi-GRU结...
关键词：科室导诊 多标签 文本预训练 双向门控循环单元 文本分类 深度学习 自然语言处理 
多模态融合的膝关节损伤预测被引量：11
《计算机工程与应用》2021年第9期225-232,共8页陆莉霞 邹俊忠 郭玉成 张见 王蓓 
国家重点研发计划科技冬奥专项(2018YFF0301102,2018YFF0301105);国家自然科学基金(61773164);上海市自然科学基金(16ZR1407500)。
膝关节磁共振成像(MRI)是诊断膝关节损伤的首选方法。然而,MRI影像的人工诊断是费时的,而且容易出现诊断错误。为了更准确地预测膝关节损伤,辅助临床医生做出诊断,提出一种多模态特征融合的深度学习模型,用于检测一般异常、前交叉韧带...
关键词：膝关节损伤 磁共振成像(MRI)影像 多模态 特征融合 
结合多维度特征的病理图像病灶识别方法被引量：3
《计算机工程与应用》2021年第6期144-151,共8页胡伟岸 邹俊忠 郭玉成 张见 王蓓 
国家自然科学基金(61773164);上海市自然科学基金(16ZR1407500)。
长时间的病理图像人工诊断会使医生产生视觉疲劳,误诊和漏诊情况容易发生。针对以上现象,提出一种结合卷积神经网络中多维度特征的方法,快速准确识别出病理图像中的病灶区域。使用感兴趣区提取及图像裁剪获得小尺寸图块数据;使用染色校...
关键词：多维度 深度学习 卷积神经网络 深度可分离 染色校正 病理图像 病灶 
应用化肝脏病灶分割的预测方案被引量：3
《计算机工程与应用》2020年第20期173-178,共6页裘静韬 邹俊忠 郭玉成 张见 王蓓 
国家自然科学基金(No.61773164);上海市自然科学基金(No.16ZR1407500)。
准确的肝脏病灶分割是计算机辅助医生进行肝癌诊断和制定相应治疗计划的重要前提,针对高精度分割算法普遍存在的过程复杂、分割需多步完成的问题,提出了一种同时预测肝脏区域和病灶区域的端到端U-net分割算法。改进基础U-net模型,加入...
关键词：肝脏 病灶 CT图像 分割算法 
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