基于Guide-MultiScale-Net端到端的三维乳腺超声图像肿瘤分割方法.pdf

一种乳腺超声图像肿瘤分割方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112801970 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110092906.0 (22)申请日 2021.01.25 (71)申请人北京工业大学地址

2023-06-06 约9.37千字 10页立即下载

基于剪枝U-Net++的乳腺肿块图像分割方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565617 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210033672.7 G06V 10/25 (2022.01)

2023-05-08 约1.88万字 15页立即下载

基于MATLAB＿GUI的超声乳腺肿瘤图像分割平台设计.pptx 基于MATLAB＿GUI的超声乳腺肿瘤图像分割平台设计汇报人： 2024-01-08 引言 MATLAB＿GUI概述 超声乳腺肿瘤图像分割算法研究基于MATLAB＿GUI的超声乳腺肿瘤图像分割平台设计平台实现与测试结论与展望目录引言 超声图像在乳腺肿瘤诊断中的应用超声成像是一种无创、无辐射、实时性强的医学影像技术，广泛应用于乳腺肿瘤的早期筛查和诊断。 图像分割在乳腺肿瘤诊断中的重要性 图像分割是将感兴趣区域从背景中分离出来的关键步骤，对于准确测量肿瘤大小、形状和边界等特征具有重要意义。乳腺癌发病率上升乳腺癌已成为女性最常见的恶性肿瘤之一，早期发现和治疗对于提高治愈率至关重要。

2024-07-03 约2.96千字 28页立即下载

基于超声图像的乳腺肿瘤良恶性分类方法、装置和介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113380401 A (43)申请公布日 2021.09.10 (21)申请号 202110788927.6 (22)申请日 2021.07.13 (71)申请人华侨大学地址 36

2023-06-20 约3.05万字 24页立即下载

基于端到端的问题生成方法研究.docx 基于端到端的问题生成方法研究一、引言随着人工智能和自然语言处理技术的飞速发展，问题生成技术作为人机交互的重要组成部分，其研究价值和应用前景越来越受到广泛关注。在众多的研究方法中，基于端到端的问题生成方法因其直接性和高效性成为了研究热点。本文旨在深入研究基于端到端的问题生成方法，探索其应用潜力和实现策略。二、问题生成方法概述问题生成是指根据给定的上下文信息，自动生成具有语义完整性和逻辑连贯性的问题。传统的问答系统通常需要人工设计特征和规则，而基于端到端的问题生成方法则摒弃了这一繁琐的步骤，直接将上下文信息转化为问题。目前的问题生成方法大致分为模板法、基于规则法、深度学习法等。而端到端的

2025-06-02 约3.99千字 8页立即下载

基于双重注意力机制和迭代聚合U-Net_的脑肿瘤MR_图像分割方法.docx PAGE 1- 基于双重注意力机制和迭代聚合U-Net_的脑肿瘤MR_图像分割方法一、1.脑肿瘤MR图像分割背景与意义 (1)随着医疗技术的不断发展，脑肿瘤的诊断和治疗已成为临床医学的重要领域。脑肿瘤作为神经外科最常见的恶性肿瘤之一，其准确诊断对于患者的治疗和预后至关重要。磁共振成像（MRI）作为一种无创、高分辨率的影像学检查方法，在脑肿瘤的早期诊断、肿瘤类型识别、肿瘤边界界定等方面具有显著优势。然而，由于脑肿瘤形态复杂、边界模糊、内部结构多样，传统的人工分割方法难以满足临床对精准分割的需求。 (2)近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的图像分割技术在脑肿瘤MR图像分割领域取得了

2025-01-21 约3.01千字 6页立即下载

一种端到端的三维目标稀疏检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550161 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210066907.2 (22)申请日 2022.01.20 (71)申请人北京大学

2023-05-08 约1.79万字 14页立即下载

基于钼靶图像的乳腺肿瘤诊断方法研究.pdf 基于钼靶图像的乳腺肿瘤诊断方法研究摘要乳腺癌是女性中发病率极高的一种恶性肿瘤，如何在早期发现乳腺肿瘤对于治疗病症十分关键，乳腺钼靶检查是乳腺癌筛查的首选方法。目前深度学习技术在医学影像处理领域应用十分广泛，借助卷积神经网络辅助医生对乳腺肿瘤良恶性进行诊断成为当今研究热点。然而由于有限的医疗资源，无法建立大规模的高质量钼靶数据集，导致卷积神经网络对钼靶图像的良恶性诊断精度还有待提升，如何针对乳腺钼靶图像的特点，基于卷积神经网络建立一个高精度的肿瘤良恶性诊断方法是迫切需要的。考虑到钼靶图像包含了同侧乳房的两种视图，将两种视图互补的诊断信息应用于乳腺肿瘤的诊断是一个值得研究的问题。

2025-05-14 约9.06万字 74页立即下载

基于迁移学习的乳腺肿瘤超声图像分类：方法创新与效能优化.docx 基于迁移学习的乳腺肿瘤超声图像分类：方法创新与效能优化一、引言 1.1研究背景与意义乳腺癌作为全球女性最常见的恶性肿瘤之一，严重威胁着女性的生命健康。近年来，其发病率在全球范围内呈上升趋势，给社会和家庭带来了沉重的负担。根据世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）发布的2020年全球癌症数据显示，乳腺癌新增病例达226万例，超过了肺癌（220万例），成为全球第一大癌症。在我国，乳腺癌同样是女性发病率最高的恶性肿瘤。中国国家癌症中心发布的数据表明，2015年我国女性乳腺癌新发病例约为30.4万例，发病率为45.29/10万，且发病率正以每年3%-4%的速度递增，城

2025-03-18 约3.01万字 24页立即下载

基于随机游走的医学超声肿瘤图像分割方法研究的中期报告.docx 基于随机游走的医学超声肿瘤图像分割方法研究的中期报告本研究旨在探索一种基于随机游走的医学超声肿瘤图像分割方法，其中随机游走算法被用作图像分割的核心步骤。本中期报告总结了研究进展和下一步工作计划。研究进展 1.数据集的获取和预处理我们使用了公开的医学超声肿瘤图像数据集（包括正常组织、良性肿瘤和恶性肿瘤），并对图像进行预处理，包括去噪、增强和裁剪等操作。 2.算法实现我们利用Python编程语言实现了基于随机游走的分割算法，并对算法进行了测试和优化，使其适用于医学超声肿瘤图像分割。 3.实验结果我们对该算法进行了实验，并与其他经典的分割算法进行比较。实验结果表明，我们的算法具有较高的分割

2023-09-04 约小于1千字 2页立即下载

基于通道注意力机制和U-net的医学图像分割方法.docx PAGE 1- 基于通道注意力机制和U-net的医学图像分割方法 一、1.引言医学图像分割在医学诊断和治疗中扮演着至关重要的角色。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的医学图像分割方法取得了显著的进展。特别是在近年来，卷积神经网络（CNN）在图像分割领域展现出了强大的能力，极大地推动了医学图像分割技术的发展。据统计，自2012年AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性成绩以来，深度学习在医学图像分割领域的应用研究逐年增加，相关论文发表数量呈指数级增长。医学图像分割技术的研究与应用主要集中在以下几个领域：肿瘤分割、心血管疾病检测、神经系统疾病诊断等。其中，肿瘤分割是医学图像分割领

2025-01-19 约3.56千字 7页立即下载

一种基于W-Net网络的肝脏图像分割方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113344840 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110255565.4 G06N 3/04 (2006.01)

2023-06-19 约7.97千字 8页立即下载

基于深度学习的肾肿瘤超声图像分割研究与应用.pdf 目录摘要I ABSTRACTIII 第一章绪论1 1.1研究背景与意义1 1.2国内外研究现状2 1.3本文研究内容4 1.4论文组织5 1.5本章小结6 第二章基础理论7 2.1卷积神经网络7 2.2Depthwise卷积9 2.3残差结构9 2.4注意力机制10 2.5基础分割模型10 2.5.1UNet模型10 2.5.2UNet++模型11 2.6本章小结12 第三章融合多尺度残差和双重注意力的UNet++方法13 3.1MRDA_UNet++模型介绍13 3.1.1MCA模块14 3.1.2MultiResblock模块14 3.1.3坐标注意力（CA）机制15 3.1.4注意力门

2024-12-06 约6.15万字 59页立即下载

多重注意力引导的超声乳腺癌肿瘤图像分割.pdf 多重注意力引导的超声乳腺癌肿瘤图像分割 郭洪洋,程前,康晓东,杨靖怡,杨舒琪,李芳,张蕊引用本文郭洪洋,程前,康晓东,杨靖怡,杨舒琪,李芳,张蕊.多重注意力引导的声乳腺癌肿瘤图像分割[J].计算机科学,2024,51(6A):230500004-6. GUOHongyang,CHENGQian,KANGXiaodong,YANGJingyi,YANGShuqi,LIFang,ZHANGRui MultipleAttention-guidedMechanismsforUltrasoundBreastCancerTumorImageSegmentation[J] ComputerScienc

2025-05-15 约4.23万字 7页立即下载

基于多尺度融合网络的三维超声甲状腺分割方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112967300 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110202637.9 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

2023-06-06 约1.56万字 11页立即下载