李强

作品数：4被引量：20H指数：3
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供职机构：中国科学院上海高等研究院更多>>
发文主题：CT图像肺结节计算机辅助检测卷积神经网络查找表更多>>
发文领域：自动化与计算机技术医药卫生核科学技术更多>>
发文期刊：《核技术》《复旦学报（医学版）》《计算机工程与设计》更多>>
所获基金：国家自然科学基金上海市科委科研计划项目更多>>
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基于卷积神经网络的CT图像肺结节检测被引量：12
《计算机工程与设计》2019年第12期3575-3581,共7页谢未央 陈彦博 王季勇 李强 陈群 
为帮助医生降低工作强度,减少诊断错误,提升准确率,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节检测算法。根据肺结节在CT图像中的特点,设计改进的三维候选区域推荐网络进行结节初始检测。在此基础上,使用多尺度、多网络融合的分类网络去除...
关键词：肺结节 CT图像 计算机辅助检测 卷积神经网络 深度学习 
月经状态对乳腺纤维腺体组织与背景实质强化的影响被引量：3
《复旦学报（医学版）》2018年第2期158-163,共6页胡晓欣 顾雅佳 姜娈 李强 尤超 毛健 彭卫军 
国家自然科学基金(81301282;81471662);上海市科委科研计划项目(13DZ2250300);上海申康医院发展中心临床辅助科室能力建设项目(SHDC22015030)~~
目的利用乳腺MR影像全自动量化分析法,评估不同月经状态对乳腺纤维腺体组织比(fibrograndular tissue,FGT),背景实质强化容积比(background parenchymal enhancement volume ratio,BPE_V)和程度比(background parenchymal enhancement i...
关键词：乳腺 纤维腺体组织 背景强化 月经状态 量化分析法 
基于CT图像的身体部位自动识别方法被引量：2
《计算机工程与设计》2017年第1期247-252,共6页田野 姜娈 李强 
国家自然科学基金青年科学基金项目(81301282);上海科学技术委员会重大基金项目(13411950108);上海科学技术委员会医学影像及放射治疗工程技术研究中心基金项目(13DZ2250300)
身体部位可划分为头部、胸部、腹部和盆腔,对各部位的自动识别可以通过其包含的代表性器官的检测实现。对原始二维Haar-AdaBoost方法进行改进,根据器官的实际物理大小使用固定图像分辨率,有效地选择关键Haar特征,减少计算量,采用一种基...
关键词：CT图像 身体部位 自动识别 HAAR特征 ADABOOST 
基于多种探测算法结果分级融合的PET探测器晶体查找表建立算法被引量：3
《核技术》2016年第3期20-26,共7页李丽平 周鑫 李强 
上海科学技术委员会重大项目(No.13411950100;No.13DZ2250300)资助~~
高分辨率是现代正电子发射型断层显像仪(Positron Emission Tomography,PET)设备最重要的技术指标之一,高分辨率PET探测器通常由海量闪烁晶体组成,这使得探测器校准时,晶体查找表建立的工作量大幅增加,从而对相关自动化算法的鲁棒性提...
关键词：晶体探测 晶体查找表 分级融合 空间形变矫正 正电子发射型断层显像仪 
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