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一种快速实用的直线检测算法
被引量：
30
1
作者
孙涵
任明武
杨静宇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第2期256-257,260,共3页
总结了目前几个主要的直线检测算法,并分析了各个算法的优缺点,然后提出了一个新的基于链码的快速直线检测算法,新算法仅需两个约束参数,即最小直线段长度和最小直线段近似度。实验表明,新算法检测速度快、实用性强,适合实时处理。
关键词
链码
直线检测
直线近似度
图像理解
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职称材料
医学影像计算机辅助检测与诊断系统综述
被引量：
78
2
作者
郑光远
刘峡壁
韩光辉
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期1471-1514,共44页
计算机辅助检测/诊断(computer-aided detection/diagnosis,简称CAD)能够提高诊断的准确性,减少假阳性的产生,为医生提供有效的诊断决策支持.旨在分析计算机辅助诊断工具的最新发展.以CAD研究较多的四大致命性癌症的发病医学部位为主线...
计算机辅助检测/诊断(computer-aided detection/diagnosis,简称CAD)能够提高诊断的准确性,减少假阳性的产生,为医生提供有效的诊断决策支持.旨在分析计算机辅助诊断工具的最新发展.以CAD研究较多的四大致命性癌症的发病医学部位为主线,按照不同的成像技术和病类,对目前CAD在不同医学图像领域的应用进行了较为详尽的综述,从图像数据集、算法和评估方法等方面做多维度梳理.最后分析了医学图像CAD系统研究领域目前存在的问题,并对此领域的研究趋势和发展方向进行展望.
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关键词
计算机辅助检测(
cade
)
计算机辅助诊断(CADx)
医学图像
肺癌
乳腺癌
结直肠癌
前列腺癌
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职称材料
深度卷积神经网络模型辅助下结直肠息肉检测系统对初级医师结直肠小息肉检出率的影响
被引量：
6
3
作者
王晓峰
周璐
+4 位作者
姚乐宇
何凡
彭海霞
杨大明
黄晓霖
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期205-210,共6页
目的·探究基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术中深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型构建的计算机辅助检测(computer-aided detection,CADe)系统对缺乏电子结肠镜操作经验的初级医师结直肠...
目的·探究基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术中深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型构建的计算机辅助检测(computer-aided detection,CADe)系统对缺乏电子结肠镜操作经验的初级医师结直肠息肉检出率的影响。方法·选取上海交通大学医学院附属同仁医院内镜中心数据库2019年1月—2020年12月的结肠镜图像及2021年1月—3月的结肠镜视频。将筛选出的图像和视频分为数据集1(5908张图像)和数据集6(360条短视频),数据集1分为数据集1a(4906张图像)、数据集1b(300张图像)和数据集1c(702张图像);其中,数据集1c为从视频数据集6中截取的图像。数据集2~5分别为公共数据集CVC-ClinicDB、CVC-ColonDB、ETIS-Larib Polyp DB和KVASIR,共包含2188张图片。数据集1a和数据集2~5为模型训练集,数据集1b和数据集1c为模型测试集。将10名经过培训且无结肠镜操作经验的初级医师随机分为AI辅助组(A组,n=5)及无AI辅助组(B组,n=5)。2组医师分别对360条结肠镜视频进行判读。前180条视频两组均无AI辅助。后180条视频中,AI辅助组辅以息肉检测系统,将视频数据集经检测系统处理后标记息肉,供研究者判读;无AI辅助组则观看原始视频,判读是否存在息肉。所有视频先由2位高年资内镜医师确认是否存在息肉;若存在争议,则剔除该视频,并以这2位医师共同确认的诊断结果为金标准。视频中存在息肉,受试者未能检出,视为漏诊;视频中无息肉,受试者判断存在息肉,视为误诊。结果·前180条视频均无AI辅助时,A组与B组结直肠息肉漏诊例数比较,差异无统计学意义;后180条视频中,A组息肉检出漏诊例数明显小于B组(P=0.031);在A组内比较,后180条视频中的息肉漏诊例数小于前180条视频,差异具有统计学意义(P=0.007)。2组间及各自组内的息肉误诊例数比较,差异均无统计学意义。结论·该研究所构建的DCNN模型辅助下的结直肠息肉检测模型可以明显改善缺乏结肠镜操作经验医师的结直肠息肉检出率,同时不会增加结直肠息肉的误诊。
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关键词
人工智能
深度卷积神经网络
计算机辅助检测
结直肠息肉
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职称材料
题名
一种快速实用的直线检测算法
被引量：
30
1
作者
孙涵
任明武
杨静宇
机构
南京理工大学计算机科学与技术系
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第2期256-257,260,共3页
基金
国防科技预研基金资助项目
文摘
总结了目前几个主要的直线检测算法,并分析了各个算法的优缺点,然后提出了一个新的基于链码的快速直线检测算法,新算法仅需两个约束参数,即最小直线段长度和最小直线段近似度。实验表明,新算法检测速度快、实用性强,适合实时处理。
关键词
链码
直线检测
直线近似度
图像理解
Keywords
Chain
cade
Line
detection
Line Similarity Degree
Image Understanding
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
医学影像计算机辅助检测与诊断系统综述
被引量：
78
2
作者
郑光远
刘峡壁
韩光辉
机构
智能信息技术北京市重点实验室(北京理工大学)
北京理工大学计算机学院
商丘师范学院计算机学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期1471-1514,共44页
基金
国家自然科学基金(60973059
81171407)
教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-10-0044)~~
文摘
计算机辅助检测/诊断(computer-aided detection/diagnosis,简称CAD)能够提高诊断的准确性,减少假阳性的产生,为医生提供有效的诊断决策支持.旨在分析计算机辅助诊断工具的最新发展.以CAD研究较多的四大致命性癌症的发病医学部位为主线,按照不同的成像技术和病类,对目前CAD在不同医学图像领域的应用进行了较为详尽的综述,从图像数据集、算法和评估方法等方面做多维度梳理.最后分析了医学图像CAD系统研究领域目前存在的问题,并对此领域的研究趋势和发展方向进行展望.
关键词
计算机辅助检测(
cade
)
计算机辅助诊断(CADx)
医学图像
肺癌
乳腺癌
结直肠癌
前列腺癌
Keywords
computer-aided detection （cade）
computer-aided
diagnosis （CADx）
medical image
lung cancer
mammary cancer
colorectal cancer
prostatic cancer
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
深度卷积神经网络模型辅助下结直肠息肉检测系统对初级医师结直肠小息肉检出率的影响
被引量：
6
3
作者
王晓峰
周璐
姚乐宇
何凡
彭海霞
杨大明
黄晓霖
机构
上海交通大学医学院附属同仁医院内镜中心
上海交通大学电子信息与电气工程学院
上海交通大学医疗机器人研究院
出处
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期205-210,共6页
基金
国家自然科学基金(61977046)
上海市科技计划项目(2021SHZDZX0102)
+2 种基金
上海市科学技术委员会基金(21ZR1458600)
上海市长宁区卫生健康委员会项目(20214T001)
上海交通大学“交大之星”计划医工交叉研究基金(YG2022ZD031)。
文摘
目的·探究基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术中深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型构建的计算机辅助检测(computer-aided detection,CADe)系统对缺乏电子结肠镜操作经验的初级医师结直肠息肉检出率的影响。方法·选取上海交通大学医学院附属同仁医院内镜中心数据库2019年1月—2020年12月的结肠镜图像及2021年1月—3月的结肠镜视频。将筛选出的图像和视频分为数据集1(5908张图像)和数据集6(360条短视频),数据集1分为数据集1a(4906张图像)、数据集1b(300张图像)和数据集1c(702张图像);其中,数据集1c为从视频数据集6中截取的图像。数据集2~5分别为公共数据集CVC-ClinicDB、CVC-ColonDB、ETIS-Larib Polyp DB和KVASIR,共包含2188张图片。数据集1a和数据集2~5为模型训练集,数据集1b和数据集1c为模型测试集。将10名经过培训且无结肠镜操作经验的初级医师随机分为AI辅助组(A组,n=5)及无AI辅助组(B组,n=5)。2组医师分别对360条结肠镜视频进行判读。前180条视频两组均无AI辅助。后180条视频中,AI辅助组辅以息肉检测系统,将视频数据集经检测系统处理后标记息肉,供研究者判读;无AI辅助组则观看原始视频,判读是否存在息肉。所有视频先由2位高年资内镜医师确认是否存在息肉;若存在争议,则剔除该视频,并以这2位医师共同确认的诊断结果为金标准。视频中存在息肉,受试者未能检出,视为漏诊;视频中无息肉,受试者判断存在息肉,视为误诊。结果·前180条视频均无AI辅助时,A组与B组结直肠息肉漏诊例数比较,差异无统计学意义;后180条视频中,A组息肉检出漏诊例数明显小于B组(P=0.031);在A组内比较,后180条视频中的息肉漏诊例数小于前180条视频,差异具有统计学意义(P=0.007)。2组间及各自组内的息肉误诊例数比较,差异均无统计学意义。结论·该研究所构建的DCNN模型辅助下的结直肠息肉检测模型可以明显改善缺乏结肠镜操作经验医师的结直肠息肉检出率,同时不会增加结直肠息肉的误诊。
关键词
人工智能
深度卷积神经网络
计算机辅助检测
结直肠息肉
Keywords
artificial intelligence(AI)
deep convolutional neural network(DCNN)
computer-aided
detection
(
cade
)
colorectal polyp
分类号
R574.63 [医药卫生—消化系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种快速实用的直线检测算法
孙涵
任明武
杨静宇
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006
30
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职称材料
2
医学影像计算机辅助检测与诊断系统综述
郑光远
刘峡壁
韩光辉
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
78
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
深度卷积神经网络模型辅助下结直肠息肉检测系统对初级医师结直肠小息肉检出率的影响
王晓峰
周璐
姚乐宇
何凡
彭海霞
杨大明
黄晓霖
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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