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高校生物技术产业化模式的探讨
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作者 马彦 戴镇海 +1 位作者 李致勋 陈石根 《科学管理研究》 CSSCI 北大核心 1996年第4期71-74,共4页
高校生物技术产业化模式的探讨马彦，戴镇海·复旦大学管理学院研究生、研究员李致勋，陈石根复旦大学遗传所教授生物技术产业是一种新兴的高技术产业，技术含量高，生产投入大，高风险且周期长。其产业化过程要经历理论研究和技术... 高校生物技术产业化模式的探讨马彦，戴镇海·复旦大学管理学院研究生、研究员李致勋，陈石根复旦大学遗传所教授生物技术产业是一种新兴的高技术产业，技术含量高，生产投入大，高风险且周期长。其产业化过程要经历理论研究和技术开发、中试生产以及产品及其规模化生产等... 展开更多
关键词 生物技术产业化 产业化模式 技术转让 股份合作制 科研成果 科研单位 遗传 高校 利益分配 成果转化
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基于多域先验的乳腺超声图像协同分割 被引量：7
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作者 邵昊阳 张英涛 +2 位作者 鲜敏 李致勋 唐降龙 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期580-592,共13页
乳腺超声(Breast ultrasound,BUS)图像具有较低的信噪比、较低的对比度以及较模糊的边缘,其分割是一项富有挑战性的工作.本文提出了一种多域协同分割模型,该模型通过结合空域与频域先验,并引入协同分割的思想来实现对乳腺超声序列的分割... 乳腺超声(Breast ultrasound,BUS)图像具有较低的信噪比、较低的对比度以及较模糊的边缘,其分割是一项富有挑战性的工作.本文提出了一种多域协同分割模型,该模型通过结合空域与频域先验,并引入协同分割的思想来实现对乳腺超声序列的分割.模型在空域中得到肿瘤的姿态、位置和强度信息,在频域中通过使用相位一致性与零交叉检测得到肿瘤的边缘信息,最后利用协同分割的思想构建起全局能量项,有效地利用了图像序列信息.实验结果表明,与传统的乳腺超声图像分割方法相比,本文提出的分割模型能够很好地处理低对比度低回声图像以及单帧分割模型不能有效分割的图像,分割结果具有更高的准确性. 展开更多
关键词 乳腺超声图像 协同分割 多域先验 计算机辅助诊断
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基于深度学习与功能磁共振的人工智能前列腺癌诊断效能 被引量：5
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作者 李凌昊 胡怡音 +3 位作者 孟广明 黄子丹 李致勋 姜建 《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2021年第4期385-389,共5页
目的评估基于深度学习网络的人工智能通过扩散加权成像(DWI)与表观扩散系数(ADC)对前列腺癌的诊断价值。资料与方法抽取南昌大学第一附属医院数据库中进行过前列腺MRI扫描并取得病理结果的112例患者,其中前列腺癌52例,由3名影像医师对... 目的评估基于深度学习网络的人工智能通过扩散加权成像(DWI)与表观扩散系数(ADC)对前列腺癌的诊断价值。资料与方法抽取南昌大学第一附属医院数据库中进行过前列腺MRI扫描并取得病理结果的112例患者,其中前列腺癌52例,由3名影像医师对图片进行标记后,导入人工智能系统进行训练,使用未标记数据进行分割准确性测试,并利用ADC图像对残差网络(ResNet)ADC区域分割的前列腺癌诊断能力进行测试。使用交并比指标计算分割准确率。使用受试者工作特征曲线及曲线下面积(AUC)评估定性诊断模型效能。结果卷积神经网络的ADC与DWI准确度分别为61.34%、57.35%;ResNet的ADC与DWI准确度分别为60.05%、63.08%;ResNet定性诊断模型的AUC为0.782,准确度、敏感度和特异度分别为69.39%、54.50%、73.68%。结论深度学习网络在前列腺病灶分割和定性分析上均显示出较大的优势,具有一定的临床实用性。 展开更多
关键词 前列腺肿瘤 磁共振成像 扩散加权成像 深度学习 表观扩散系数 卷积神经网络 残差网络
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