- 年份
- 2024（2）
- 2023（2）
- 2022（2）
- 核心收录
- 中国科技论文与引文数据库(CSTPCD)（2）
- 刊名
- 中国医疗设备（2）
- 现代信息科技（2）
- 现代电子技术（1）
- 高教学刊（1）
- 更多...
- 作者单位
- 新疆医科大学（2）
- 语种
- 汉语（6）
- 关键词
- 肝囊型包虫病（3）
- 注意力机制（2）
- 深度学习（2）
- 超声图像（2）
- （1）
- ConvNeXt（1）
- Lion优化器（1）
- Ostu阈值分割（1）
- Poly-YOLO（1）
- SSD算法（1）
- 更多...
- 作者
- 严传波（6）
- 热娜古丽·艾合麦提尼亚孜（6）
- 米吾尔依提·海拉提（6）
- 王正业（5）
- 卡迪力亚·库尔班（1）
- 叶尔夏提·多力孔（1）
- 王晓荣（1）
- 茹仙古丽·艾尔西丁（1）
- 马昕睿（1）
- 更多...
相关度
- 相关度
- 发表时间
每页显示10条
- 每页显示10条
- 每页显示20条
- 每页显示30条
已找到 6 条结果
- 肝囊型包虫病超声图影像区域分割算法研究CSTPCD摘要：目的测试Ostu阈值分割、马尔可夫随机场分割和基于深度学习的Poly-YOLO网络模型分割3种方法在肝囊型包虫病超声图像影像区域的分割性能。方法分别使用单尺度图像增强Ostu阈值分割、马尔可夫随机场分割和基于深度学习方法的Poly-YOLO分割网络对肝囊型包虫超声图像中的扇形影像区域进行分割,以去除图像中的干扰信息,并采用Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)、重叠度(Intersectio…查看全部>>
- 改进ConvNeXt的肝囊型包虫病超声图像五分类研究CSTPCD摘要：肝包虫病是严重危害人畜健康的重要人畜共患寄生虫病,超声检查是肝包虫病的首选检查方法,采用深度学习技术能够有效减少人工误差,降低成本并提高诊断效率.以ConvNeXt模型为基础,结合焦点损失函数和Lion优化器,最后引入CBAM构建CLCFNet模型实现肝囊型包虫病早期筛查和精确诊断.在肝囊型包虫病超声影像数据集进行的消融实验表明,对比基准模型分类准确率、精确率、召回率、特异度和F1 指数平均提升了4.3%、21%、25%、4%和26%…查看全部>>
- 基于深度学习的"易诊"智能阅片系统的构建研究摘要：为了实现肝包虫病病灶的提前识别和精确诊断,使用基于深度学习技术的智能阅片系统"易诊"开发微信小程序,以辅助新疆偏远地区的用户对肝包虫病超声图像进行肝包虫病病灶区域的识别.采用卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,实现医学影像数据的自动分析和诊断.经过测试和评估,该系统表现优异,所开发的微信小程序实现了移动端医学影像上传和病灶区域的识别分析.通过深度学习算法进行图像诊断分析,并实时展示分析结果,该微信小程序提供方便易用的上传医学图…查看全部>>
- 基于形成性评价的本科生期末成绩影响因素研究摘要：文章探讨形成性评价在计算机与信息技术基础课程研究中的应用,通过构建多重线性回归模型分析形成性评价各观察指标与学生期末成绩的线性关系并探讨不同专业对期末成绩的影响,有助于任课教师依据学生表现对学生期末成绩进行预估,从而调整教学方案,降低班级挂科率,具有较好的实用价值.结果表明,本次研究在形成性评价的基础上,对学生到课率、课件观看率、习题作答率、习题得分率、课堂提问、期中考试、记分作业、小测验得分率8个指标进行多重线性回归分析,其中对期末…查看全部>>
- 基于人工智能的肝包虫病超声图像判读平台构建研究摘要：肝包虫病是牧区常见的人畜共患寄生虫病,医疗资源匮乏和医生经验不足等原因往往会影响疾病的早期筛查和诊断.为了实现肝包虫病病灶的精确诊断,文章结合Vue的前端技术开发了肝包虫病医学影像判读仿真平台,可辅助临床医生进行影像学诊断.该平台提供图像采集预处理、图像分割、图像分类和文本报告等模块,向学生展示有别于传统方法的计算机辅助诊断流程,让学生深刻理解深度学习在医学领域的应用流程,从而提升学生解决实际问题的能力.另外,以人工智能辅助肝包…查看全部>>
- 基于改进SSD的肝囊型包虫病超声图像病灶检测研究