医学图像分析相关论文
当前心血管疾病已严重威胁到人类的生命和健康,给社会和家庭带来沉重的负担,因此准确诊断和预防心血管疾病对于挽救患者生命、提高......
目的:探讨人工智能技术对卵巢肿瘤的CT图像分析以及联合肿瘤标志物判定良恶性的应用价值。方法:回顾性收集2018年7月至2021年11月......
在过去的几十年里,医学和医疗保健领域取得了革命性的进步。在此期间,许多疾病背后的实际原因被揭示,新的诊断方法被设计出来,新的......
医学图像分析是综合医学影像、数学建模、人工智能等多技术的交叉研究领域,具有数字图像处理、特征分析、评估决策等关键过程,尤其......
对肺部病灶进行实时精确定位一直以来都是肺部疾病诊疗中的难题。由于肺部软组织会随着呼吸、心跳等干扰因素动态移动,传统基于CT......
肿瘤的精确诊断对患者的治疗方案选择和预后预测都非常重要.病理学诊断被认为是肿瘤诊断的“金标准”,但是,病理学发展目前仍然面......
基于改进的深度残差网络(ResNet),提出更加适合肺部组织的计算断层扫描(CT)图像模式分类模型。为克服医学图像分析中可用数据集稀......
数字图像拼接技术是图像处理领域的一个重要分支，其目的是将多张包含有相同部分的图像拼接成一幅大型的无缝高分辨率图像。近年来，无......
针对人体组织器官的三维图像分割是医学图像分析和医疗诊断的重要前提,是医学图像三维可视化的重要研究内容。随着医学成像技术和......
随着人们生活质量的提高,健康问题受到关越来越多的关注。皮肤病作为一种常见的疾病,给患者生活带来了很大的影响,在没有得到及时......
医学成像技术逐渐成熟,这使医学影像信息被广泛地应用于计算机辅助检测和计算机辅助诊断中。在阿尔兹海默病(AD)分类问题的研究中,......
皮肤是人体抵御外界侵害物质的第一道防线,但因其直接暴露在空气和阳光中,容易由环境、食物,遗传和自身身体素质等诱发皮肤病。皮......
医学图像分析实验是医学图像分析教学的重要环节.我们通过不断地研究和实践,走出传统实验教学模式,摸索出一套适合当前医学图像分......
目前新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情仍在全球大流行，影像学检查可对疑似患者进行筛查、诊断、疗效评价及预后判断，并有利于科学地抗击......
第一部分磁共振对左心功能的评价研究 目的： 采用磁共振成像以及 Matlab影像工具箱所提供的影像轮廓界定函数的方法，对30名健......
近年来，图像融合已成为图像分析和计算机视觉领域中一项重要而有用的新技术，尤其是在医学领域中。由于医学仪器的成像机理及应用环境......
图像聚类已成为图像识别的一种关键技术。而医学图像识别是医学图像分析和理解的重要内容,在医学临床诊断中具有重要作用。因而,研......
针对肝脏分割影像中模糊的肝脏边界,提出了一种新颖的用于腹部CT肝脏分割的边界监督模型.该模型包括肝脏区域分割模块和边界分割模......
本文围绕形变模型理论及其在图像分析领域的应用进行了一些探索性的研究,具有理论意义和实际应用价值.本文对国内外正在发展的形变......
本文针对极值分布和医学图像分析中若干统计推断问题，进行了理论研究和实际数据应用分析。对于极值分布，所讨论的统计推断问题主要可......
分析血管壁的弹性形变,对心血管疾病的临床诊治和手术方案选择有重要意义.在进行合理假设的前提下,首先建立微元线段的小应变分析......
在染色体自动识别 (或自动核型分析 )中 ,染色体着丝粒指数为其分类的重要特征 .文中给出了求解着丝粒位置的一种算法 ,并对算法的......
纹理分析(texture analysis)是一种新兴的医学图像分析处理技术,它是通过不同的图像纹理特征来分析人体组织特质的差异,并能够作为......
当前医学CT图像的病理识别过多地依靠医生经验,为了将机器辅助诊断引入病理识别中,本文采用点袋理论对肝癌和正常肝脏的CT图像进行......
目的通过利用医学图像分析技术，对肺癌放射治疗的计划靶区进行个体化设计并每周进行自适应调整以达到在确保肿瘤控制效果的条件下适......
在医学图像分析中,提出一种改进的多轮廓线重构方法,该方法在生成树的基础上,通过判断形心位置将多轮廓线转换为单轮廓线的剖面组,......
[目的/意义]介绍深度学习的概念、发展过程以及三种典型深度学习模型:卷积神经网络(CNN)、深度信念网络(DBN)和堆叠自动编码器(SAE......
首先基于集合论方法对体数据内部结构进行分析（内部结构是指被外部物体遮挡或隐藏而不能从外部直接看到的物体或结构），从而给出了内部......
深度学习(Deep learning,DL),特别是深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs),能够从医学图像大数据中自动学习提取......
人工智能(AI)在医学领域中具有非常广阔的应用前景,尤其是在基于成像大数据分析的医学成像领域。乳腺疾病一贯影响着女性健康,尤以......
通过医学影像分析来进行诊断是医学诊断中最基本的手段之一,不同设备生成的影像中包含了不同的信息,例如,骨骼、肌肉、器官、血管......
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X线计算机断层扫描(computerized tomography, CT)技术的发明使得临床医学的诊断和治疗方式产生了巨大的变化。科学技术的进步带动......
模式识别是一门研究对象描述和分类方法的学科,近年来将模式识别方法应用到生物医学上,成为生物医学工程内的一个热门话题。本文详......
高血压是一种常见的心血管疾病,在高血压的病理研究中,由于高血压导致的靶器官组织和细胞结构的改变一直是人们关注的热点。对高血......
MRI用于临床诊治时 ,肿瘤大小的自动检测一直是尚未圆满解决的问题 ,其中的关键技术是肿瘤边缘的自动检测 .边缘检测是计算机初级......
基于CT影像的肺结节自动检测对于肺癌的早发现、早治疗,进而挽救患病者的生命具有重要意义。早期的肺结节自动检测方法或基于规则......
在“智慧医疗”时代,归功于逐渐完善的基础医疗设施和爆炸性增长的医学数据,患者的诊断需求也在逐步增长。传统的依赖医生的手工诊......
医学图像分析是医学研究、诊断和治疗中必不可少的技术手段和工具,其主要作用是从医学图像中提取隐含的重要生理、病理信息或知识,......
本文提出了一种基于局部形状结构分类的心血管内超声（Intravascular Ultrasound,IVUS）图像中-外膜边界检测方法.首先利用k-均值（k-mea......
近几十年来,随着医学成像设备的飞速发展和普及应用,医学图像数据呈爆炸式增涨,如何高效而准确地进行医学图像分析成为一大挑战。......
近年来,心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)已经成为人类生命健康的头号杀手。随着人类生活水平的提高和医学技术的发展,对心......
随着人类生活水平的提高和预期寿命的延长，心血管疾病（cardiovascular disease，CVD）成为人类的头号死因。对心血管疾病的早期定量诊断......
