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1.
针对现有医学图像处理方法在人体复杂结构组织器官分割中的不足,提出复用低层特征信息的Mask R-CNN网络。该网络可对特定组织器官识别时同时进行分割,为了提高包含较多细节信息的低层特征层的利用率,将低层的特征信息添加到高层的特征中,使低层与高层特性优劣互补,将原始图像首次长宽压缩两次后的特征层定义为C1层,而后分别通过复用C1层和复用依次卷积的C1层这两种方法实现。并将主干网络进行了精简,以加快网络的训练速度,降低识别和分割的时间。以下颌骨作为应用对象,自建包含1?064张下颌骨CT图片的数据集,按9∶1的比例划分为训练集和验证集进行训练,使得复用依次卷积C1层的Mask R-CNN网络的训练损失降至2.8%,验证损失降至6.6%,表明该网络在下颌骨的识别和分割上具有很高的准确率。  相似文献   
2.
社会老龄化进程中,由于疾病或事故导致下肢受损的患者越来越多,患者的运动能力康复变得尤为重要.相对于传统的物理康复治疗方法,利用下肢康复机器人进行运功功能康复训练可以准确评估、大幅改善康复效果,提高康复效率,节约医疗康复资源.作为一种涉及康复医学、机械学、控制学、机器人学、计算机学及人工智能等诸多学科的智能仿生机电设备,下肢康复机器人按照患者的康复作业姿态主要分为坐卧式下肢康复机器人和站立式下肢康复机器人.其中坐卧式下肢康复机器人可以分为脚踏板式和外骨骼式机器人,站立式下肢康复机器人分为悬挂减重式和独立可穿戴式机器人.本文调研了国际上应用较为广泛的几类下肢康复机器人的代表性产品,详细分析了下肢康复机器人的主被动自由度、驱动方式、传动关节、感知技术、运动控制策略和训练模式等关键技术,并对各类机器人典型临床测试案例进行了比较和探讨,对下肢康复机器人未来的技术发展做出展望.  相似文献   
3.
赵全凤  符佩姝  谷文睿  郑丹  吕宗杰  杨洋 《金属学报》2021,26(12):1449-1454
随着肿瘤患者长期生存率提高,年轻肿瘤患者化疗后生育力保护的要求日益凸显。早期研究显示促性腺激素释放激素激动剂(GnRHa)具有一定的生育力保护作用,但近年来相关研究显示其保护作用存在争议。本文综述GnRHa用于常见肿瘤患者生育力保护的临床研究,挖掘其循证医学证据,以期为临床合理用药提供参考。  相似文献   
4.
医学图像配准技术对于病灶检测、临床诊断、手术规划,疗效评估等有着广泛的应用价值。系统性地总结了基于深度学习的配准算法,从深度迭代、全监督、弱监督到无监督学习的研究发展趋势,分析了各种方法的优势与局限。总体来看,无论是对数据的要求、配准精度,还是计算效率,无监督学习因其不依赖金标准和解剖标签,采用端到端的网络配准框架就可以自动执行需要的任务等优势成为研究的主流方向。然而,基于无监督学习的医学图像配准方法在医学图像领域的可解释性、跨模态多样性和可重复可扩展性方面同样面临着一些研究难点和挑战,这为将来实现更精准的医学图像配准方法指明了研究方向。  相似文献   
5.
王枫  吕泽均 《计算机时代》2021,(5):64-67,72
随着人工智能和医学大数据的发展,基于深度学习的医学图像分割技术因具有重要的应用价值和前景,已经成为目前的研究热点.为了增强特征图的语义信息,在U-net网络的基础上引入通道注意力机制,对U-net生成的特征逐通道进行压缩,将压缩后的特征逐通道计算权重,然后将该权重与原始特征相乘得出最终的特征.通过在两个不同器官的医学图像数据集上进行实验,Dice系数相较于原始U-net网络分别提高了2.7%和1.8%,验证了该方法的可行性和有效性.  相似文献   
6.
通过对比国内外核应急相关标准,结合国际重大核事故医学应急处置经验及国内核应急演练经验,分析我国核事故医学应急现场处置现状,并重点就严重核事故现场医学救援过程中“辐射防护、伤员分类、去污洗消、心理干预”等方面分析探讨可能存在的问题,提出操作层面的流程优化建议,以助于提升核应急专业救援队伍能力。  相似文献   
7.
阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务,其效果直接决定下游任务表现上限,然而传统方法中通常忽略医学知识的应用,很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法,将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节,极大程度地提升了标签转换的连贯性,并在相关数据集主指标上取得了改善。  相似文献   
8.
肝脏是人体代谢功能的主要器官,目前机器学习在肝脏影像语义分割研究中的难点有:1)肝脏中间部位有下腔静脉、软组织和血管,甚至有坏死或肝裂等情况;2)肝脏与一些邻近器官之间的边界模糊,难以分辨。针对这些问题,提出了边缘关注模型(EAM)及边缘关注网络(EANet)。该网络采用了Encoder-Decoder(编码-解码)的模型框架:在编码器中运用了在ImageNet上预训练好的残差网络ResNet34和EAM,由此来充分获取肝脏边缘的细节特征信息;在解码器中则运用了反卷积操作和EAM对有效信息进行特征提取,进而得到肝脏影像的语义分割图。最后,对分割后噪声较大的图片实施了平滑处理。在三个数据集上与AHCNet进行对比,结果显示:在3Dircadb数据集上,EANet的体积重叠误差(VOE)和相对体积差异(RVD)分别降低了1.95个百分点和0.11个百分点,且DICE精度提高了1.58个百分点;在Sliver07数据集上,EANet的VOE、最大表面距离(MSD)和均方差对称表面距离(RMSD)分别降低了大约1个百分点、3.3 mm和0.2 mm;在某医院临床MRI肝脏影像数据集上,EANet的VOE和RVD分别降低了0.88个百分点和0.31个百分点,且DICE精度提高了1.48个百分点。实验结果表明,所提出的EANet具有较好的肝脏图像分割效果。  相似文献   
9.
目的 建立了特殊医学用途婴幼儿配方乳粉中维生素C的检测方法。方法 以L-半胱氨酸作为还原剂,用含有三氯乙酸(TCA)的水溶液对样品中的维生素C进行提取, C18柱色谱分离,以含有四丁基氢氧化胺作为离子对试剂和pH 5.4的醋酸钠的混合水溶液为流动相, 然后在紫外检测器265 nm处进行检测。结果 维生素C浓度为(0.01~10)μg/mL时,该方法的线性相关系数大于0.999;最低检出限为1.25mg/100g;添加回收率在91.4%-115%之间;相对标准偏差为1.22%~4.57%(n=6)。结论 该方法适用于特殊医学用途婴幼儿配方乳粉中维生素C的检测。  相似文献   
10.
吴坚 《粘接》2022,(4):138-141
随着网络技术的快速发展,涉及到的图像数据信息越来越大,范围越来越广,研究者对图像检索技术有了新想法。针对检索效率问题,提出了一种基于云技术的医学图像检索系统设计,使用并行处理能力云技术,将任务分解到不同的工作节点中,从而完成医学图像的检索。通过仿真实验得出,使用云技术进行医学图像检索,可以极大地提高图像检索的效率,对于医学图像的发展具有重要帮助。  相似文献   
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