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基于生成式对抗网络技术合成医学图像的研究进展与展望 预览
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作者 张杰 赵惠军 +2 位作者 李贤威 王亚林 张梦圆 《医疗卫生装备》 CAS 2019年第10期93-98,共6页
介绍了生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的基本架构及其在几个方面的改进,在同模态医学图像的合成、不同模态医学图像的转换、医学图像的降噪与超分辨力、医学图像的重建以及三维医学图像处理5个方面分析了基于GAN... 介绍了生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的基本架构及其在几个方面的改进,在同模态医学图像的合成、不同模态医学图像的转换、医学图像的降噪与超分辨力、医学图像的重建以及三维医学图像处理5个方面分析了基于GAN的医学图像合成研究进展。指出了在不同模态的图像重构过程中引入GAN,提高图像质量和重构效率;通过GAN处理医学图像,运用获取的丰富信息实现对临床诊疗的直接支持,是下一步的重点研究方向。 展开更多
关键词 生成式对抗网络 医学图像合成 医学图像转换 深度学习 图像重建 医学影像
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基于深度学习方法检测皮肤镜图像中黑色素瘤的研究进展与展望 预览 被引量:3
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作者 张杰 赵惠军 +2 位作者 李贤威 法振宗 王亚林 《医疗卫生装备》 CAS 2018年第11期90-95,共6页
阐述了通过皮肤镜图像对黑色素瘤进行计算机辅助检测需要解决的问题,介绍了卷积神经网络、残差网络和迁移学习方法。在此基础上,从病灶分割与病灶分类2个方面分析了基于深度学习方法检测黑色素瘤的研究成果,明确了算法的改进和数据集的... 阐述了通过皮肤镜图像对黑色素瘤进行计算机辅助检测需要解决的问题,介绍了卷积神经网络、残差网络和迁移学习方法。在此基础上,从病灶分割与病灶分类2个方面分析了基于深度学习方法检测黑色素瘤的研究成果,明确了算法的改进和数据集的完善对黑色素瘤检测准确性的提高具有重要作用。指出了利用患者多模态数据进行检测和发展能利用智能手机进行检测的深度学习算法是未来的重点研究方向,为深化黑色素瘤自动检测研究、推动自动检测方法应用于临床诊断提供了基础。 展开更多
关键词 深度学习方法 黑色素瘤检测 皮肤镜 计算机辅助检测 病灶分割 病灶分类
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