腹部多器官

作品数：45被引量：95H指数：6
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相关作者：李朝龙林智琪朱玮冰周占春林建华更多>>
相关机构：中国人民解放军第一军医大学南方医科大学华中科技大学西安电子科技大学更多>>
相关期刊：《数字技术与应用》《器官移植》《临床外科杂志》《上海交通大学学报（医学版）》更多>>
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基于SF-TransUNet的腹部多器官图像分割方法
《湖北民族大学学报(自然科学版)》2025年第1期94-100,共7页郭雨婷 于瓅 
安徽省重点研究与开发计划项目(202104d07020010)。
针对腹部多器官图像分割过程中小器官图像分割精度较低和边界分割不准确的问题,提出了基于变换器U形网络(Transformer U-shaped network, TransUNet)的融合分割TransUNet(segmentation fusion TransUNet, SF-TransUNet)改进模型,以增强...
关键词：SF-TransUNet 多器官图像分割 小器官图像分割 纹理信息增强 混洗注意力 连通域分析 
基于CNN和Transformer并行编码的腹部多器官图像分割
《吉林大学学报（理学版）》2024年第5期1145-1154,共10页赵欣 李森 李智生 
国家自然科学基金(批准号:61971424)。
针对现有方法在腹部中小器官图像分割性能方面存在的不足,提出一种基于局部和全局并行编码的网络模型用于腹部多器官图像分割.首先,设计一种提取多尺度特征信息的局部编码分支;其次,全局特征编码分支采用分块Transformer,通过块内Transf...
关键词：多器官图像分割 分块Transformer 特征融合 
融合卷积和Transformer的腹部多器官分割网络被引量：1
《计算机技术与发展》2024年第9期47-54,共8页杨萍 陈立伟 王庆凤 周莹 
四川省自然科学基金项目(2022NSFSC0940,2022NSFSC0894);西南科技大学博士基金项目(19zx7143,20zx7137)。
腹部多器官分割在计算机辅助诊断中起着至关重要的作用,具有重要的研究价值。但由于腹部多器官边界模糊、背景复杂以及形状大小多变,使这项任务极具挑战性。为此,提出了一种融合卷积和Transformer的腹部多器官分割网络TCMSUnet。首先,...
关键词：医学图像分割 特征融合 多尺度 空洞卷积 TRANSFORMER 多器官 
采用多尺度视觉注意力分割腹部CT和心脏MR图像被引量：5
《中国图象图形学报》2024年第1期268-279,共12页蒋婷 李晓宁 
目的医学图像分割是计算机辅助诊断和手术规划的重要步骤,但是由于人体器官结构复杂、组织边缘模糊等问题,其分割效果还有待提高。由于视觉Transformer(vision Transformer,ViT)在计算机视觉领域取得了成功,受到医学图像分割研究者的青...
关键词：医学图像分割 视觉注意力 TRANSFORMER 注意力机制 腹部多器官分割 心脏分割 
基于改进Swin⁃Unet腹部多器官图像分割方法研究
《现代计算机》2023年第3期81-84,共4页王雅丽 
西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(2021NYYXS74)。
腹部多器官计算机断层扫描(CT)图像自动化分割可以辅助医生进行诊断,提高诊断效率。以往的分割方法由于腹部易发生形变、体积较小且器官密集导致分割效果相对较差。为此,提出基于改进Swin⁃Unet腹部多器官图像分割方法,使得网络在下采样...
关键词：腹部多器官分割 语义分割 Swin⁃Unet TRANSFORMER 
基于Mean Teacher的半监督腹部多器官CT影像分割方法
《工业控制计算机》2023年第1期107-108,共2页沈南燕 王子彦 李静 
跨模态信息融合的宫颈癌一体化智能筛查与辅助诊断的体系构建及应用推广,项目来源:上海市经济和信息化委员会,项目领域:医疗健康领域应用算法攻关。
针对基于监督学习的深度学习分割方法在应对腹部多器官CT影像分割任务中,标注成本过高、缺少高质量标记数据而导致分割效果不佳的问题,基于Mean Teacher提出一种结合多尺度预测的半监督腹部多器官分割方法。实验证明该方法可利用无标记...
关键词：Mean Teacher 半监督学习 多器官分割 
基于深度学习的腹部多器官图像分割被引量：6
《西北大学学报（自然科学版）》2021年第1期1-7,共7页谢飞 权媚阳 管子玉 段群 
国家自然科学基金资助项目(61876145,61973249,61973250);陕西省教育厅服务地方科学研究计划资助项目(19JC041,19JC038)。
CT扫描是临床上腹部相关疾病诊断的常规检查方式,通过CT,医生能对腹部的器官结构和组织病变结构产生更加直观的观察,从而提高了疾病诊断的准确性,因此,精准地对CT图片进行图像分割有着非常重要的临床价值。传统的分割算法针对腹部形变...
关键词：腹部多器官分割 nnUNet 自适应权重损失函数 语义分割 
基于V-Net的腹部多器官图像分割被引量：2
《数字技术与应用》2019年第1期89-89,91,共2页李庆勃 苏丹 
基于深度学习的图像分割中,好的训练效果不仅仅是选择了合适的网络框架,损失函数的选择也同样重要。本文中我们实现一种全卷积神经网络的三维图像分割方法,该方法基于V-Net框架[1]。该网络是end-to-end的,的连接训练方案使用了PyTorch...
关键词：3D V-Net Pytorch 器官分割 腹部 
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