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计算机断层扫描(computed tomography,CT)技术能为新冠肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)和肺癌等肺部疾病的诊断与治疗提供更全面的信息,但是由于肺部疾病的类型多样且复杂,使得对肺CT图像进行高质量的肺病变区域分割成为计算机辅助诊断的重难点问题。为了对肺CT图像的肺及肺病变区域分割方法的现状进行全面研究,本文综述了近年国内外发表的相关文献:对基于区域和活动轮廓的肺CT图像传统分割方法的优缺点进行比较与总结,传统的肺CT图像分割方法因其实现原理简单且分割速度快等优点,早期使用较多,但其存在分割精度不高的缺点,目前仍有不少基于传统方法的改进策略;重点分析了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、全卷积网络(fully convolutional network,FCN)、U-Net和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的肺CT图像分割网络结构改进模型的研究进展,基于深度学习的分割方法具有分割精度高、迁移学习能力强和鲁棒性高等优点,特别是在辅助诊断COVID-19病例时,基于深度学习方法的性能明显优于基于传统方法的性能;介绍肺及肺病变区域分割的常用数据集和评价指标,在解决如COVID-19数据样本量少等问题时,使用GAN以合成高质量的对抗性图像用以扩充数据集,从而增加训练样本的数量和多样性;讨论了肺CT图像的肺及肺病变区域的高精度分割策略的研究趋势、现有挑战和未来的研究方向。 相似文献
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肝脏及肿瘤图像分割方法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
肝脏肿瘤是一种发病率高且恶化概率高的疾病,为了快速地诊断肝脏疾病,需要从计算机断层扫描(CT)中准确地分割出肝脏及肿瘤。为了分析肝脏及肿瘤图像分割领域的现状及发展趋势,针对肝脏及肿瘤图像的分割方法进行了研究,总结了近些年肝脏及肿瘤图像的分割方法。肝脏及肿瘤图像分割方法包括传统方法以及深度学习方法。传统方法需要较多的人工参与,不能实现完全自动化。深度学习方法从分割网络的维度可分为2D、2.5D以及3D方法,这些方法分割精度高,硬件需求高。在考虑深度学习与传统方法优缺点的同时,它们的结合也被不断探索,图割法和条件随机场等传统方法经常被用于细化深度学习方法的分割结果。 相似文献
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湖南省洞口县半江水电站院内,有一口清亮清亮的泉井,人们叫它“贺仙井”。提起“贺仙井”,还有一段有趣的传说,很久很久以前,有一条孽龙搅浑了半江水,使饮用半江水的人个个中毒染病。一天,贺老真仙到此,剪除了孽龙,並点穴为井,赐仙水普救黎民。人们就把这个井取名“贺仙井”,並修建了贺仙桥、贺仙庵,还塑造了贺仙像。从那时起,每逢初一、十五,来此敬仙取水的人就络绎不绝,沿袭至今,愈演愈烈,每日成百上千。对此,《中国青年报》一九八四年发表了《死灰在这里复燃》的长篇通讯,批评迷信复古。可是来取水的人依然有增无减,去年八月中秋多到四千多人。人们为什么对这股井水如此迷信呢?原来,确曾有人饮此水后冶好了多年顽症:洞口县北田村农民向清德,身患胃病、便秘,久治无效,去年停医改饮贺仙井水,很快恢复了健康。绥宁县桃坪乡阳光村妇女 相似文献
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自动在线监测是水文监测的发展趋势.本文介绍了FFZ-01型自动水面蒸发站的系统组成、工作原理,采用差值分析法和一致率分析法对萍乡水文站2019年4月至2020年8月自动监测和人工观测蒸发数据进行比测分析,并采用F检验、t检验、回归分析对人工和自动蒸发观测数据进行统计分析.结果 表明:自动蒸发观测精度较高,且无雨日观测精度高于有雨日.比测期间各月总体一致率高达90.9%,且非汛期比对观测一致率高于汛期.统计分析表明:人工蒸发和自动蒸发数据方差无显著性差异,两者观测结果没有发生显著变化;自动蒸发与人工观测存在相关关系且关系密切,所建立的回归方程y=0.9142x+0.0399有效,达到显著性水平. 相似文献
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目的为减少人工物料搬运作业肌肉疲劳累积、降低MSDs风险,设计人工物料搬运实验,研究行走速度为1km/h、2km/h条件下作业人员肌肉疲劳发展情况。方法招募5名大学生参与实验,从主观和客观两个方面测量作业过程中肌肉疲劳数据——肌力(MS)、最大耐受时间(MET)和主观肌肉疲劳评分(RPE),分析作业过程肌肉疲劳发展特征,并构建MET预测模型。结果负荷对肌力以及肌力降幅影响不显著,但显著影响MET;行走速度对肌力降幅影响不显著,但显著影响肌力和MET。 相似文献
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