自动分割方法

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结合多分支纹理特征提取和注意力机制的肝脏肿瘤自动分割方法
《信息与控制》2024年第5期673-688,共16页邱云飞 王月洋 
国家自然科学基金(62173171,61404069);辽宁省自然科学基金(2015020095);辽宁省教育厅科学技术研究项目(LJYL051)
针对计算机断层扫描图像中肝脏肿瘤边界模糊、类型多样、与周围组织对比度低等特点,以及现有网络对医学图像中的纹理信息利用不充分等问题,提出了一种结合多分支纹理特征提取和注意力机制的肝脏肿瘤自动分割方法。首先,设计了一个并行...
关键词：图像处理 肝脏肿瘤 U-Net 并行卷积 纹理特征 注意力机制 
基于深度学习的口腔全景片牙齿自动分割方法
《数据与计算发展前沿》2024年第3期162-172,共11页寇大治 
【目的】从口腔全景片中准确分割每颗独立的牙齿对于口腔医学数字化中的疾病诊断和治疗至关重要,然而由于口腔全景片中存在重叠的解剖结构、模糊的边界和伪影,导致单个牙齿的精确分割成为一项具有挑战性的任务。【方法】为了解决这个问...
关键词：人工智能 深度学习 口腔全景片 深度神经网络 牙齿分割 
基于可变形注意力transformer的胃肠癌病理图像细胞核自动分割方法
《复旦学报（医学版）》2024年第3期396-403,共8页唐智贤 李镇 郭俏 胡家祺 王雪 姚旭峰 
上海市青年科技英才扬帆计划(21YF1418600);上海市高校青年教师培养资助计划(ZZ202216021);国家自然科学基金(61971275)。
目的使用深度学习算法实现胃肠癌病理图像的细胞核自动分割,辅助后续病理图像的定量分析。方法以2022年1月—2022年2月在上海交通大学医学院附属瑞金医院就诊的59例胃肠癌患者为研究对象,采用python和LabelMe对患者的病理图像进行数据...
关键词：深度学习模型 病理图像 细胞核分割 胃肠癌 诊断 
基于RMAU-Net的DBT图像肿块自动分割方法被引量：1
《中国体视学与图像分析》2024年第2期148-159,共12页茅瑜 孙浩天 吴俊 郑健 
国家自然基金(62371449);苏州市基础研究计划(SJC2021023)。
准确的乳腺肿块分割对于早期乳腺癌的诊断和治疗具有重要的意义。目前数字乳腺断层摄影(DBT)已广泛应用于乳腺癌的检查诊断,具有较高的病变检出率。但是DBT图像中乳腺致密度较高、对比差异度较低,使得乳腺肿块的自动分割更具挑战性。为...
关键词：乳腺肿块分割 数字乳腺断层摄影图像 深度学习 残差结构 注意力机制 
基于Roberts算子的激光夜视图像自动分割方法
《激光杂志》2024年第5期110-114,共5页李星军 邵志伟 梁嘉怡 
陕西省产业协同与城镇化发展耦合状态研究(No.2022JM-055)。
激光夜视图像分辨率较低,边缘信息难以检测,导致图像分割过程存在效率低、精度较差等问题,为此设计基于Roberts算子的激光夜视图像自动分割方法。使用相机采集夜间场景色彩信息,采用加权平均法重构图像数据,输出完整的激光夜视图像。拟...
关键词：ROBERTS算子 三次样条插值函数 激光夜视图像 图像分割 模糊C均值聚类 
基于卷积神经网络的医学CT图像自动分割方法被引量：1
《自动化技术与应用》2024年第3期70-73,共4页胡扬 
针对医学CT图像自动分割方法对三维分层医学CT图像分割精准度较差问题,设计基于卷积神经网络的医学CT图像自动分割方法。对采集到的原始医学CT图像进行去噪处理,为后续的图像分割提供训练集。设定卷积神经网络的激活函数及网络参数,构...
关键词：卷积神经网络 图像分割 统计迭代重建 堆叠降噪自编码网络 
基于深度学习的耳部穴区自动分割方法被引量：1
《生物医学工程学杂志》2024年第1期114-120,共7页高枕岳 贾世瑾 李青峰 芦东昕 张森 肖文栋 
国家自然科学基金项目(62173032);佛山市科技创新专项资金项目(BK22BF005);广东省基础与应用基础研究基金区域联合基金项目(2022A1515140109)。
耳部穴区的自动分割是实现智能化耳穴疗法的基础。然而,由于耳部穴区较多,且缺乏清晰的边界特征,现有方案在自动分割耳穴时面临着挑战。因此,需要一种快速准确的耳部穴区自动分割方法。本研究提出了一种基于深度学习的耳部穴区自动分割...
关键词：深度学习 耳穴疗法 区域分割 图像处理 中医 
基于多尺度特征和反向注意力的肝脏肿瘤自动分割方法
《西北大学学报（自然科学版）》2023年第6期964-973,共10页张瑞 唐乔湛 李斯卉 宋江玲 
国家自然科学基金(12071369,62006189);陕西省自然科学基金(2021JQ-430,2023-JC-QN-0028);中国博士后科学基金(2022M722580)。
肝脏肿瘤分割旨在定位肝脏肿瘤区域,以辅助医生进行精准诊治。鉴于深度学习能自动学习医学图像中复杂的特征和结构,已成为肝脏肿瘤分割的主流方法之一。但肝脏肿瘤的大小、形态存在显著差异及边缘模糊等问题,限制了深度学习模型的分割...
关键词：肝脏肿瘤分割 多尺度特征提取 反向注意力 
基于DBCNet的TOF-MRA中脑动脉树区域自动分割方法被引量：1
《波谱学杂志》2023年第3期320-331,共12页张嘉骏 鲁宇澄 鲍奕仿 李郁欣 耿辰 胡伏原 戴亚康 
国家自然科学基金资助项目(81971685);山东省自然基金资助项目(ZR2022QF093);江苏省重点研发计划(BE2022049-2);苏州市科技计划(SS202072);浙江省重点研发计划(2020ZJZC03)。
从脑部医学影像中划分动脉树区域是诊断和评估许多脑血管疾病的早期步骤.现有的区域分割方法多依赖人工辅助,本文中提出了一种基于双分支连通网络(dual branch connected network,DBCNet)的脑动脉树自动分区方法,可以将时间飞跃磁共振...
关键词：脑动脉树 时间飞跃磁共振血管造影(TOF-MRA) 深度学习 分支连通网络 自动分割 
基于视音频特征的体育视频关键场景自动分割方法
《自动化技术与应用》2023年第8期70-73,共4页杨丰旭 
近年来,人们对于体育赛事视频的观看需求有所提升,大部分观众希望可以直接观看至赛点内容。传统体育视频关键场景自动分割方法提取特征效果不佳,造成关键场景分割结果准确率降低。针对此问题,设计基于视音频特征的体育视频关键场景自动...
关键词：视音频特征 视频分割 图像增强 图像降噪 
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