张俊华

作品数：48被引量：142H指数：6
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供职机构：云南大学信息学院更多>>
发文主题：超声图像图像分割颈部淋巴结卷积网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信轻工技术与工程更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《电子学报》《计算机系统应用》《现代电子技术》更多>>
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交换标签部分和交叉监督的半监督医学图像分割
《计算机工程与应用》2025年第4期253-261,共9页罗毅恒 张俊华 张剑青 
国家自然科学基金(62063034,61841112)。
针对目前医学图像分割领域存在的分割精度不高和数据获取成本高、难度大的问题,提出了交换标签部分和交叉监督的半监督医学图像分割算法。交换标签部分算法定位两张图片的标签部分并进行交换,解决数据分布不匹配和经验分布差距问题。将T...
关键词：医学图像分割 半监督 交换标签部分 交叉监督 
X2S-Net:基于双平面X线片的脊柱三维重建
《计算机工程》2025年第1期277-286,共10页王骞 张俊华 王泽彤 李博 
国家自然科学基金(62063034,61841112)。
脊柱的三维模型在治疗脊柱侧弯等脊柱疾病时发挥着重要的作用,但传统的脊椎三维重建方法存在耗时长、主观性强、辐射大等问题。为应对这些挑战,提出一种基于双平面X线片的脊柱三维重建网络X2S-Net。利用患者的正位和左侧位X线片作为输入...
关键词：脊柱侧弯 三维重建 深度学习 注意力机制 计算机断层扫描 
基于深度学习的溃疡性结肠炎分级方法
《计算机仿真》2024年第12期284-290,共7页刘燕红 张俊华 缪佳蓉 罗旭东 
国家自然科学基金资助项目(62063034);云南省高层次卫生技术人才培养经费资助(H-2018040)。
针对溃疡性结肠炎(Ulcerative Colitis, UC)分级诊断工作量大、主观性强的问题,提出了一种基于DenseNet的自动分级方法。引入坐标注意机制和级联型特征金字塔网络改进DenseNet,以增强多层次特征提取能力,并采用焦点损失函数解决多分类...
关键词：溃疡性结肠炎 卷积神经网络 坐标注意机制 级联型特征金字塔网络 焦点损失函数 
SFA-ConvNeXt:逐级聚合多尺度ConvNeXt的皮肤镜图像分类
《计算机工程与应用》2024年第20期244-253,共10页王泽彤 张俊华 王肖 
国家自然科学基金(62063034)。
皮肤癌的早期发现对患者的五年生存率有着显著的提高,然而由于早期恶性肿瘤在皮肤中的病变非常细微,其症状并不明显,专业医生需要进行多次活检并提取病变组织才可以诊断出病变类型。现有的机器学习方法由于难以同时关注空间细节信息与...
关键词：ConvNeXt 并行空间注意力 逐级特征聚合 皮肤镜图像 图像分类 
基于双重注意力机制的间质性肺病高分辨率CT图像分类方法
《国外电子测量技术》2024年第6期1-11,共11页赵琪玉 张俊华 张剑青 徐铭蔚 
国家自然科学基金(62063034,61841112)项目资助。
为了更精确地分类间质性疾病,提出了一种基于深度学习的分类网络,首先将多头自注意力机制模DenseNet-121结合,使得模型能够同时关注多个重点区域。然后采用卷积注意力模块实现更高效的特征提取,提升网络的空间感知能力,从而增强分类性...
关键词：间质性肺病 深度学习 注意力机制 DenseNet-121 高分辨率CT图像 
Swin-T与ConvNeXt多级融合的皮肤病变分类
《生物医学工程学杂志》2024年第3期544-551,共8页王泽彤 张俊华 王肖 
国家自然科学基金资助项目(62063034,61841112)。
皮肤癌是一个重要的公共卫生问题,计算机辅助诊断技术可以有效地减轻这一负担。在采用计算机辅助诊断时,准确识别皮肤病变类型至关重要。为此,本文提出一种基于Swin-T与ConvNeXt的多级注意力逐级融合模型,采用分层Swin-T与ConvNeXt分别...
关键词：Swin-T ConvNeXt 多级注意力机制 逐级倒置残差融合模块 皮肤病变图像 
虚拟脊柱侧凸病例腰椎自动生成方法
《计算机工程》2024年第5期323-329,共7页赵逸飞 张俊华 
国家自然科学基金(62063034,61841112)。
统计形状模型(SSM)是一种描述可变形物体形态学变化的模型,被广泛应用于三维(3D)肝脏分割、3D脊柱生成等任务。针对现有SSM在生成虚拟青少年特发性脊柱侧凸(AIS)腰椎病例数据时存在生成结果不真实且对AIS病例适用性较差的问题,提出一种...
关键词：青少年特发性脊柱侧凸 生成式对抗网络 统计形状模型 图像生成 深度学习 
基于三维循环残差卷积的脊柱CT图像分割被引量：2
《计算机工程》2024年第4期237-246,共10页杨玉聃 张俊华 刘云凤 
国家自然科学基金(62063034,61841112)。
脊柱计算机断层摄影(CT)图像的自动分割能够辅助医生诊疗相关疾病,相较于二维分割后再进行三维重建,三维分割方法更方便且能保留图像的空间信息。针对现有三维脊柱分割方法精度较低的问题,提出一种以三维循环残差卷积为基础的U型网络对...
关键词：脊柱分割 三维医学图像 深度学习 注意力机制 循环残差卷积 
并行多尺度特征融合的肺炎CT分割方法被引量：2
《国外电子测量技术》2023年第11期15-23,共9页王肖 张俊华 王泽彤 
国家自然科学基金(62063034,61841112)项目资助。
针对肺炎CT图像病灶区域不连续以及与正常组织间差异小,导致难以提取边缘特征以及病变区域噪声较多等问题,提出了一种全局与局部并行分割网络。该网络采用分层PVTv2和ResNet50从全局与局部特征角度提取病变区域的特征。并且,在全局与局...
关键词：新型冠状病毒肺炎 PVTv2 注意力机制 CT图像分割 多尺度特征 
结合深层密集聚合的新冠肺炎CT图像分类方法被引量：3
《计算机应用研究》2023年第6期1857-1863,共7页周奇浩 张俊华 普钟 张鑫 
国家自然科学基金资助项目(62063034,61841112);云南大学研究生实践创新项目(2021Z50)。
新型冠状病毒肺炎在全球范围迅速蔓延,为快速准确地对其诊断,进而阻断疫情传播链,提出一种基于深度学习的分类网络DLDA-A-DenseNet。首先将深层密集聚合结构与DenseNet-201结合,对不同阶段的特征信息聚合,以加强对病灶的识别及定位能力...
关键词：新型冠状病毒肺炎 CT图像 深度学习 深层密集聚合 注意力机制 
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