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在当前大数据时代,大量的医学影像没有得到有效利用。而在医疗、教育以及科研等领域却亟需大量经过标注的数据,因此需要一种技术对......
目的：提出一种用于T1加权像、T2加权像和流体衰减反演恢复（Flair）磁共振图像的多发性硬化症（MS）病变分割方法。方法：首先基于3D图像增强......
多模态医学影像可以反映人体不同组织的不同视觉特征,已成为人工智能、生物医学、计算机科学等学科的主要研究对象。基于多模态医......
在对糖尿病性视网膜病变进行筛查时,基于深度学习的方法能进行高效准确的分析,在其相关诊断中取得了良好的结果,包括病变等级的分......
为了解决感染区域比正常组织对比度低的问题,提出了一种基于三重注意力机制（triple attention mechanism, TAM）的新冠肺炎（corona vir......
医学图像分割是把医学影像进行像素级别的分类,从而得到每个像素所属的类别。像肾肿瘤、肺肿瘤这样的肿瘤,通常可以发生在正常器官......
近年来,随着机器学习技术的飞速发展,目标检测、语义分割等领域也逐渐出现了很多成熟的技术方案,这些机器学习方法也为神经影像学......
目的:探讨基于融合极坐标的方法在肝包虫病灶位置估计和分割中的应用。在临床研究中,对于肝包虫病发病位置的判断容易受医生主观性......
肝癌是最常见的恶性肿瘤之一,具有高病发率和高死亡率的特点,现已经成为威胁人体健康与生命的一大杀手。现有肝癌治疗方式以介入手......
研究目的:评估男性食管鳞癌术后患者18F-FDGPET/CT显像图像中不同阈值计算方法对确定性病灶分割的准确率,并进一步评估根据该阈值......
