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Multimodal Semiotics Perspective on Literature Visualization
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作者 Kang Leiming 《学术界》 CSSCI 北大核心 2015年第10期257-263,共7页
Literature visualization has particular characteristics:multimodality in production;multimediality in the means of distribution;visualization of language forms.The basic changes of literature lie in mode- choosing ori... Literature visualization has particular characteristics:multimodality in production;multimediality in the means of distribution;visualization of language forms.The basic changes of literature lie in mode- choosing orientation and potentials that language and image offer for making meaning.Under the framework of multimodal semiotics,image and language are two modes nestled among a multimodal ensemble.Each mode and the interactions between them have the potential to contribute equally to meaning.Elucidating "image-language relation" from multimodality can make it clear that the particular characteristics of image and language don't change;the former describes visual effect,the latter constructs image with imagination. 展开更多
关键词 多模态 符号学 文学 形象化 相互作用 生产过程 多式联运 视觉效果
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基于GAN和多尺度空间注意力的多模态医学图像融合 被引量:3
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作者 林予松 李孟娅 +1 位作者 李英豪 赵哲 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期1-8,共8页
针对多模态医学图像融合过程中多尺度特征和纹理细节信息丢失的问题,提出一种基于生成对抗网络和多尺度空间注意力的图像融合算法。首先,生成器采用自编码器结构,分别利用编码器和解码器对输入图像进行特征提取、融合和重建,生成融合图... 针对多模态医学图像融合过程中多尺度特征和纹理细节信息丢失的问题,提出一种基于生成对抗网络和多尺度空间注意力的图像融合算法。首先,生成器采用自编码器结构,分别利用编码器和解码器对输入图像进行特征提取、融合和重建,生成融合图像;其次,整个对抗网络框架采用双鉴别器结构,使得生成器生成的融合图像同时保留多个模态图像的显著特征;最后,构建一种多尺度空间注意力作为编码器进行特征提取的基本模块,利用多尺度结构充分捕获并保留源图像的多尺度特征,并且引入空间注意力更好地保留源图像的结构和细节信息。全脑图谱数据库上的实验结果表明:所提算法生成的融合图像不仅纹理细节更为丰富,有助于人类视觉观察,而且在3种不同类型的医学图像融合任务上平均梯度、峰值信噪比、互信息、视觉信息保真度等客观评价指标的平均值分别达到0.3023、20.7207、1.4414、0.6498,与其他先进的算法相比具有一定的优势。 展开更多
关键词 图像融合 多模态医学图像 生成对抗网络 特征金字塔 注意力机制
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基于联合交互注意力的图文情感分析方法
3
作者 胡慧君 丁子毅 +1 位作者 张耀峰 刘茂福 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2262-2270,共9页
社交媒体中的图文情感对于引导舆论走向具有重要意义,越来越受到自然语言处理(NLP)领域的广泛关注。当前,社交媒体图文情感分析的研究对象主要为单幅图像文本对,针对无时序性及多样性的图集文本对的研究相对较少,为有效挖掘图集中图像... 社交媒体中的图文情感对于引导舆论走向具有重要意义,越来越受到自然语言处理(NLP)领域的广泛关注。当前,社交媒体图文情感分析的研究对象主要为单幅图像文本对,针对无时序性及多样性的图集文本对的研究相对较少,为有效挖掘图集中图像与文本之间情感一致性信息,提出基于联合交互注意力的图文情感分析(SA-JIA)方法。该方法使用RoBERTa和双向门控循环单元(Bi-GRU)来提取文本表达特征,使用ResNet50获取图像视觉特征,利用联合注意力来找到图文情感信息表达一致的显著区域,获得新的文本和图像视觉特征,采用交互注意力关注模态间的特征交互,并进行多模态特征融合,进而完成情感分类任务。在IsTS-CN数据集和CCIR20-YQ数据集上进行了实验验证,结果表明:所提方法能够提升社交媒体图文情感分析的性能。 展开更多
关键词 社交媒体 图文情感分析 联合注意力 交互注意力 多模态融合
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基于神经网络的图像风格迁移算法综述
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作者 王伟 张静宜 +1 位作者 温玉辉 魏云超 《电子学报》 北大核心 2025年第5期1692-1712,共21页
风格迁移作为图像编辑领域的一个关键研究方向,在艺术创作等领域展现出广泛的应用前景.自Gat-ys等人提出使用深度卷积特征间相关性捕获纹理信息并基于此实现风格迁移后,大量基于神经网络的风格迁移算法不断涌现.近年来随着各式生成模型... 风格迁移作为图像编辑领域的一个关键研究方向,在艺术创作等领域展现出广泛的应用前景.自Gat-ys等人提出使用深度卷积特征间相关性捕获纹理信息并基于此实现风格迁移后,大量基于神经网络的风格迁移算法不断涌现.近年来随着各式生成模型的兴起,将生成对抗网络、扩散模型等生成模型引入风格迁移工作获得了新的关注.此外,图像-文本跨模态任务的突破使得文本引导条件下的图像风格迁移成为可能.本文对当前先进的研究方法进行分类和描述.具体地,依据引导条件差异,将现有方法划分为图像引导的图像风格迁移方法、文本引导的图像风格迁移方法;依据网络架构的不同,将现有方法细分为基于自编码器的方法、基于生成对抗网络的方法、基于扩散模型的方法以及基于其他模型架构的方法,对当前图像风格迁移技术的研究进行全面的综述与分析.随后,介绍了图像风格迁移任务的数据集和评价体系,并从定量与定性方面对部分最先进的图像风格迁移方法进行实验和比较.最后,讨论了当前图像风格迁移技术面临的挑战,并对未来研究方向提出了展望. 展开更多
关键词 图像风格迁移 神经网络 图像编辑 多模态任务 计算机视觉 深度学习
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基于多模态的小样本遥感影像地物分类模型
5
作者 周维 魏名安 +1 位作者 许海霞 伍志明 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1747-1761,共15页
针对遥感影像覆盖范围大、标注困难、类别融合适配度弱的问题,该文提出一种基于图像-文本多模态融合的小样本语义分割网络模型(FSSNet),采用编解码结构,编码器提取、语义对齐图像-文本多模态特征,并引入类别信息融合模块、实例信息提取... 针对遥感影像覆盖范围大、标注困难、类别融合适配度弱的问题,该文提出一种基于图像-文本多模态融合的小样本语义分割网络模型(FSSNet),采用编解码结构,编码器提取、语义对齐图像-文本多模态特征,并引入类别信息融合模块、实例信息提取模块。其中利用相关性原理设计基于对比语言-图像预训练(CLIP)模型的类别信息融合模块以增强查询图像与支持图像、文本间类别的适配;利用支持图像的实例目标区域作为先验提示,设计基于改进金字塔特征网络(IFPN)的实例信息提取模块,以提高查询图像目标区域分割的完整性。解码器引入多尺度特征融合的语义聚合模块,聚合类别信息、多尺度实例位置信息和查询图像特征,准确识别地物语义类别。在小样本语义分割数据集PASCAL-5i,公共遥感影像地物分类数据集LoveDA,Postdam和Vaihingen进行实验,该文FSSNet模型在PASCAL-5i数据集上的1-shot,5-shot的平均交并比(m Io U)精度超越多信息聚合网络(MIANet),优于最佳水平(SOTA)模型分别为2.29%,1.96%;在数据集LoveDA,Postdam和Vaihingen上的mIoU精度,优于SOTA模型分别为2.1%,1.4%,1.9%。在水利工程实际场景构建数据集HERSD,并进行实验,该文FSSNet模型的mIoU精度高于SOTA模型1.89%。结果表明该文FSSNet模型在遥感影像小样本地物分类、水利实际场景具有更高的分类识别精度。 展开更多
关键词 遥感影像 地物分类 小样本学习 多模态
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冠状动脉腔内影像学:解锁冠心病诊疗的“影像密码”
6
作者 季福绥 《中国心血管杂志》 北大核心 2025年第3期233-234,共2页
冠状动脉腔内影像学技术是冠心病介入治疗领域的重要突破,其通过高分辨率成像手段实现了对冠状动脉管腔及斑块形态的精准评估,显著提升了冠心病介入治疗的成功率与安全性[1]。近年来,随着多模态融合、人工智能(artificial intelligence,... 冠状动脉腔内影像学技术是冠心病介入治疗领域的重要突破,其通过高分辨率成像手段实现了对冠状动脉管腔及斑块形态的精准评估,显著提升了冠心病介入治疗的成功率与安全性[1]。近年来,随着多模态融合、人工智能(artificial intelligence,AI)等技术的引入,腔内影像学在冠心病诊疗中的应用边界不断拓展,临床价值日益凸显。《中国心血管杂志》2025年推出“冠状动脉腔内影像学和功能学”系列专题,陆续刊发临床研究与综述论文。本文借此契机,从临床应用、技术发展等方面,对腔内影像学进展予以评述,以期为其临床应用与研究提供参考。 展开更多
关键词 冠心病 腔内影像学 血管内超声 光学相干断层成像 人工智能 多模式融合
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一种基于缺陷响应空间补偿的多模式超声全聚焦复合成像及应用
7
作者 焦敬品 梁士通 +2 位作者 李晨旭 齐高君 岳大庆 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期173-183,共11页
因奥氏体不锈钢小径管壁厚较小,超声波在其界面多次反射和模式转换产生的多次回波导致相控阵成像中产生大量伪像,严重影响缺陷的识别。为解决所选超声波模式类型、数量及其幅值空间差异性对成像效果的影响,提出了一种基于缺陷响应空间... 因奥氏体不锈钢小径管壁厚较小,超声波在其界面多次反射和模式转换产生的多次回波导致相控阵成像中产生大量伪像,严重影响缺陷的识别。为解决所选超声波模式类型、数量及其幅值空间差异性对成像效果的影响,提出了一种基于缺陷响应空间补偿的多模式超声全聚焦复合成像方法。建立了缺陷空间响应模型,对模型获取的全矩阵数据进行多模式成像,与CIVA仿真软件的成像结果具有较好的一致性。将各模式成像结果中缺陷位置附近的最大强度值作为缺陷响应值进行对比,缺陷响应模型与仿真的计算结果误差仅在±3 dB以内。并研究了不同模式成像敏感度的空间分布规律,确定了适合不同模式的空间补偿参数。利用校准后的所有直接模式和半跨模式对仿真数据进行复合成像,相较于单模式成像以及直接相加复合成像,基于缺陷响应空间补偿的复合成像方法在缺陷处具有更高缺陷幅值以及更低的伪像幅值,且在不同位置的圆孔缺陷成像结果中均未出现伪像。在此基础上,将所提方法应用于裂纹与气孔缺陷的检测实验。结果表明,相较于单模式成像,基于缺陷响应空间补偿的复合成像方法可以很好地抑制伪像并提高信噪比。 展开更多
关键词 奥氏体 小径管 缺陷响应 多模式 全聚焦成像 复合成像
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Transformer在脑肿瘤MRI图像分割中的研究进展
8
作者 陈雷 李光宇 +2 位作者 杨锋 蔡婧欣 高梦谣 《磁共振成像》 北大核心 2025年第8期181-187,200,共8页
脑肿瘤精准分割至关重要,但传统卷积神经网络因局部感受野限制难以建模磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)中的长距离依赖,影响对异质性高、边界模糊肿瘤的分割精度。Transformer凭借全局自注意力机制为此提供了新思路。本文... 脑肿瘤精准分割至关重要,但传统卷积神经网络因局部感受野限制难以建模磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)中的长距离依赖,影响对异质性高、边界模糊肿瘤的分割精度。Transformer凭借全局自注意力机制为此提供了新思路。本文综述了Transformer在脑肿瘤MRI分割中的进展,重点分析了Transformer模型在层次化注意力、编解码结构、残差连接等关键技术上的改进,探讨了多模态融合、模态缺失应对、轻量化设计及注意力机制本身的创新策略;尽管Transformer显著提升了精度,仍面临数据稀缺、模态缺失鲁棒性、类别不平衡、计算成本高和可解释性不足等挑战,未来需聚焦数据高效利用、模态弹性建模、拓扑感知优化、轻量化与可解释性增强等方向。本文系统梳理了Transfomer在脑肿瘤MRI图像分割领域的研究现状,总结了目前研究的局限性并指出未来的研究方向,本文旨在为深入理解其技术演进、核心挑战与发展方向提供系统性参考。 展开更多
关键词 Transformer模型 脑肿瘤分割 磁共振成像 多模态 注意力机制 轻量化设计
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基于证据增强和局部语义交互的多模态虚假新闻检测
9
作者 钟将 高晋鹏 +1 位作者 黄敬旺 杨钰铭 《计算机学报》 北大核心 2025年第3期556-571,共16页
多模态虚假新闻检测的目标是判断新闻中图像和文本内容的真实性。现有虚假新闻检测方法主要存在以下两种问题:(1)现有方法通常从整体语义角度融合图文特征,忽略了图文局部语义之间的联系,导致模型不能有效捕捉图文局部语义差异性;(2)新... 多模态虚假新闻检测的目标是判断新闻中图像和文本内容的真实性。现有虚假新闻检测方法主要存在以下两种问题:(1)现有方法通常从整体语义角度融合图文特征,忽略了图文局部语义之间的联系,导致模型不能有效捕捉图文局部语义差异性;(2)新闻的真实性往往基于可靠的证据和事实,现有方法仅依赖新闻本身的图像和文本难以判断其真假。鉴于此,本研究提出了一种基于证据增强和局部语义交互的多模态虚假新闻检测模型。针对新闻缺乏事实依据的问题,该模型引入证据文本并设计了一种证据增强方法,该方法通过证据文本筛选网络,剔除证据文本中的冗余信息,并利用自注意力模块实现新闻文本的证据增强。同时,为了增强图像语义信息,该模型先从图像块中提取局部特征,再通过双向GRU图像语义增强网络,捕获图像序列特征的上下文关系,并利用自注意力模块将图像中嵌入的文字作为新闻背景信息融入图像特征。最后,针对局部语义信息交互问题,该模型使用交叉注意力模块,学习证据增强后的文本特征和语义增强后的图像特征之间的互补信息,增强细粒度的局部语义交互,实现多模态虚假新闻的精确检测。在Weibo数据集与MR2中英文数据集上的实验结果表明,本文提出的模型性能优于基线方法,在各数据集的准确率上分别提高了0.8%、2.4%、4.9%。此外,在IKCEST第五届“一带一路”国际大数据竞赛中,使用该模型指定的方案从全球3809个方案中取得第一的成绩,证实了该方案的有效性。 展开更多
关键词 多模态虚假新闻检测 证据增强 局部语义交互 证据文本筛选 图像语义增强
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基于RGB-D图像的语义分割方法综述 被引量:1
10
作者 王晨 杜晨曦 +1 位作者 刘瑞军 齐越 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第1期100-119,共20页
语义分割技术致力于精确识别并分割图像中的各个物体或场景.基于RGB图像的方法在信息利用上存在局限,导致性能受限,随着深度传感器技术的普及,深度图的引入为语义分割网络注入了丰富的几何信息,显著地提升了分割精度.文中介绍了近几年基... 语义分割技术致力于精确识别并分割图像中的各个物体或场景.基于RGB图像的方法在信息利用上存在局限,导致性能受限,随着深度传感器技术的普及,深度图的引入为语义分割网络注入了丰富的几何信息,显著地提升了分割精度.文中介绍了近几年基于RGB-D图像的语义分割方面的显著进展和相关方法,根据对多模态融合特征处理方式的差异,将基于RGB-D图像的语义分割方法归纳为单分支、双分支、三分支网络架构3大类.其中,单分支网络在同一分支同时处理RGB和深度特征,实现特征的有机结合;双分支网络利用RGB和深度特征之间的互补性,优化多模态特征的校正与融合;三分支网络在保留原始的RGB和深度特征的同时,深入挖掘融合特征,确保信息的全面性.同时,总结注意力、模型优化等关键技术,并归纳常用的数据集和评价指标,对比分析各种方法在不同数据集上的性能,最后总结当前RGB-D图像语义分割在多模态数据交互与处理方面所面临的挑战,展望了语义分割技术在跨领域数据融合方向的发展前景. 展开更多
关键词 RGB-D图像 语义分割 多模态特征融合 卷积神经网络
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心血管损伤的分子影像研究进展 被引量:1
11
作者 周钰程 方岩 曹丰 《中国心血管杂志》 北大核心 2025年第2期138-142,共5页
分子影像是心血管疾病精准诊疗的重要手段,结合纳米材料可实现损伤发生与发展的分子层面可视化。随着研究深入,靶向纳米载药系统有望实现心血管疾病的诊疗一体化。尽管当前纳米分子探针仍面临挑战,但借助人工智能与新材料的开发,分子影... 分子影像是心血管疾病精准诊疗的重要手段,结合纳米材料可实现损伤发生与发展的分子层面可视化。随着研究深入,靶向纳米载药系统有望实现心血管疾病的诊疗一体化。尽管当前纳米分子探针仍面临挑战,但借助人工智能与新材料的开发,分子影像展现出广阔的临床应用前景。 展开更多
关键词 心血管疾病 分子影像 多模态成像
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上转换荧光探针辅助的光学成像技术在肿瘤显影中的应用研究进展 被引量:1
12
作者 海热古·吐逊 郭乐 +3 位作者 丁嘉仪 周嘉琪 张学良 努尔尼沙·阿力甫 《无机材料学报》 北大核心 2025年第2期145-158,共14页
肿瘤的早期诊断是癌症高效诊疗的关键基础。可视化荧光成像技术凭借其高时间-空间分辨率、高灵敏度、无电离辐射、无创和实时成像等优点,在生物医学领域尤其是肿瘤的早期诊断中展现出巨大应用潜力。与可见光相比,近红外(Near-infrared,N... 肿瘤的早期诊断是癌症高效诊疗的关键基础。可视化荧光成像技术凭借其高时间-空间分辨率、高灵敏度、无电离辐射、无创和实时成像等优点,在生物医学领域尤其是肿瘤的早期诊断中展现出巨大应用潜力。与可见光相比,近红外(Near-infrared,NIR)光穿透生物组织时,其受到的吸收和散射显著减少,这一特性使得基于NIR光的荧光成像技术在生物医学领域展现出高信噪比及高空间分辨率的独特优势,而高质量NIR荧光成像依赖于性能卓越的荧光探针。在众多荧光探针中,NIR光激发的上转换纳米颗粒(Upconversion Nanoparticles,UCNPs)因其低毒性、窄带发射、可调发射、长荧光寿命、良好的光化学稳定性以及高量子产率等优异特性,在荧光成像领域脱颖而出。本文总结了上转换荧光探针的基本原理、合成方法、改性与修饰技术,重点阐述了稀土掺杂上转换荧光探针在几种典型成像模式及肿瘤多模态成像中的最新研究进展,并对进一步实现诊疗一体化的应用研究进行了展望。 展开更多
关键词 近红外荧光成像 上转换纳米颗粒 上转换荧光探针 多模态成像 综述
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脑小血管病的7T MRI影像学研究进展
13
作者 张紫豪 袁云 +5 位作者 黄沛钰 王鹤 娄昕 杨旗 卢洁 王伊龙 《中国医学影像学杂志》 北大核心 2025年第5期512-518,共7页
脑小血管病是一组小动脉、毛细血管以及小静脉发生病变导致的常见血管疾病,对微小血管研究是脑卒中学的研究难点。凭借场强提高带来的高信噪比和高对比度,7T MRI能够突破3T MRI的分辨率极限,呈现400μm以下的脑小血管结构和功能病变,并... 脑小血管病是一组小动脉、毛细血管以及小静脉发生病变导致的常见血管疾病,对微小血管研究是脑卒中学的研究难点。凭借场强提高带来的高信噪比和高对比度,7T MRI能够突破3T MRI的分辨率极限,呈现400μm以下的脑小血管结构和功能病变,并可显示微小脑组织病灶。本文综述基于7T MRI时间飞跃血管成像、相位对比度成像、磁敏感对比度成像等多模态高分辨率成像技术在脑小血管病中的研究进展。依靠这些技术,7T MRI能够清晰地显示豆纹动脉、深髓静脉等脑小血管结构,测量其流速和磁化率等功能指标,并高灵敏度地检测脑微出血和脑皮层微梗死等病灶。这些影像资料为检测脑小血管病的早期特征、评估其病程进展提供了宝贵信息,并为理解其致病机制提供了全新视角。配合基于人工智能的影像分析方法,7T MRI有望在脑小血管病早期诊断和病程评估中发挥重要作用。 展开更多
关键词 磁共振成像 脑小血管疾病 磁共振血管造影术 多模态成像 超高场强 人工智能 综述
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多模态心脏磁共振在左心衰竭病因分析方面的应用进展
14
作者 耿琦琦 刘晓飞 +4 位作者 田春梅 董立杰 陈亮 张林 于蒙蒙 《磁共振成像》 北大核心 2025年第6期164-170,共7页
心力衰竭(heart failure,HF)是一种复杂的临床综合征,其中,左心衰是HF中最常见的类型,具有较高的患病率和死亡率。但HF病因繁多,明确潜在病因一直是临床上的重大挑战。心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)能够无创评估心脏结构... 心力衰竭(heart failure,HF)是一种复杂的临床综合征,其中,左心衰是HF中最常见的类型,具有较高的患病率和死亡率。但HF病因繁多,明确潜在病因一直是临床上的重大挑战。心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)能够无创评估心脏结构、功能及心肌表征等多方面信息,已经成为HF诊断和预后的重要指标。但受空间和时间分辨率的限制,CMR在对心脏细微结构和动态功能的精确评估上仍存在偏差,且对某些特定病理的检测敏感性仍需提高。本文就CMR新技术在HF病因诊断方面的应用进展予以总结,旨在深入探讨不同病因导致的HF在CMR多种序列上的特征表现,以提高早期检出率,为临床诊疗提供影像依据,并有望为将来的研究提供参考。 展开更多
关键词 心力衰竭 左心衰 心脏磁共振 多模态磁共振成像 病因分析 诊断
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MRI诊断乳腺非肿块强化病变的研究进展
15
作者 赵盈 赵楠 +3 位作者 王寅中 许永生 赵文慧 雷军强 《磁共振成像》 北大核心 2025年第4期186-191,共6页
乳腺疾病对女性健康构成严重威胁,其中乳腺非肿块强化(non-mass enhancement,NME)病变因其病理类型繁杂且影像征象不典型,在诊断及鉴别方面一直存在困难。近年来,以体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion,IVIM)、扩散峰度成像(... 乳腺疾病对女性健康构成严重威胁,其中乳腺非肿块强化(non-mass enhancement,NME)病变因其病理类型繁杂且影像征象不典型,在诊断及鉴别方面一直存在困难。近年来,以体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion,IVIM)、扩散峰度成像(diffusion kurtosis Imaging,DKI)为代表的功能成像技术及人工智能(artificial intelligence,AI)算法,显著提升了磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)对NME病变的诊断效能。基于此,本文系统梳理了MRI技术在NME病变中的研究进展,重点探讨功能成像、多模态融合及AI模型在其诊断及鉴别方面的临床应用价值,并针对技术瓶颈提出未来优化方向,旨在为NME病变的临床及科研提供参考。 展开更多
关键词 乳腺非肿块强化病变 诊断及鉴别 磁共振成像 人工智能 影像组学 多参数及多模态成像
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多模态影像引导的复合手术治疗症状性慢性颈内动脉闭塞疗效分析
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作者 张海红 白雪亮 +2 位作者 高恺明 刘伟 王红光 《中国现代神经疾病杂志》 北大核心 2025年第7期569-576,共8页
目的 探讨多模态影像引导的复合手术治疗症状性慢性颈内动脉闭塞的有效性和安全性。方法与结果 纳入2018年7月至2023年8月在天津市环湖医院行复合手术的25例症状性慢性颈内动脉闭塞患者,均于术前完善多模态影像学检查,包括颈部血管超声... 目的 探讨多模态影像引导的复合手术治疗症状性慢性颈内动脉闭塞的有效性和安全性。方法与结果 纳入2018年7月至2023年8月在天津市环湖医院行复合手术的25例症状性慢性颈内动脉闭塞患者,均于术前完善多模态影像学检查,包括颈部血管超声、经颅多普勒超声(TCD)、CTA或DSA、CT灌注成像(CTP)或灌注成像(PWI)、高分辨率MRI,并在复合手术室行颈动脉内膜切除术+血管内治疗。术后所有患者均实现血管再通,手术成功率为100%(25/25)。术后第1天25例患者行头部CT检查,1例术中发生蛛网膜下腔出血。术后7 d内,24例患者行CTP或PWI检查,脑灌注较术前均有所改善;25例患者行头部MRI检查,4例存在脑梗死;24例患者行颈部血管超声或TCD检查,颈内动脉均血流通畅。出院时、术后6个月和1年平均美国国立卫生研究院卒中量表评分为3.36、2.72和2.72分,平均改良Rankin量表评分为0.76、0.60和0.60分。围手术期并发症发生率为20%(5/25);平均随访24.88个月,同侧颈内动脉再狭窄率为16%(4/25),均未发生同侧颈内动脉再闭塞。结论 多模态影像引导的复合手术技术可行,且临床应用具有良好疗效和安全性,为症状性慢性颈内动脉闭塞提供新的治疗选择。 展开更多
关键词 颈动脉血栓形成 颈内动脉 颈动脉内膜切除术 球囊和椭圆囊 支架 多模态成像
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基于SIRA的红外和可见光图像未爆弹目标配准方法
17
作者 张子军 赵旭 +1 位作者 李连鹏 刘子玉 《红外技术》 北大核心 2025年第3期376-384,共9页
针对红外和可见光成像技术在未爆弹(Unexploded Ordnance,UXO)探测中图像背景复杂、互信息度低、有效特征点少导致配准困难的问题,在Imregtform算法基础上提出了一种稳定的交互式配准算法(Stable Interactive Registration Algorithm, S... 针对红外和可见光成像技术在未爆弹(Unexploded Ordnance,UXO)探测中图像背景复杂、互信息度低、有效特征点少导致配准困难的问题,在Imregtform算法基础上提出了一种稳定的交互式配准算法(Stable Interactive Registration Algorithm, SIRA)。首先结合Cpselect算法实现图像关键节点的精确配准,通过算术平均聚合作为初始矩阵。同时融合对比度受限自适应直方图均衡化算法(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)对图像进行自适应分割并均衡化,限制对比度避免过度增强,结合双线性插值保证区域之间的平滑连续,以保证配准迭代过程中的稳定性。引入矩阵弗罗贝尼乌斯接近度(Matrix Frobenius Proximity, MFP)作为配准评估指标,缓解传统评估指标的波动性。实验结果表明,SIRA与Imregtform算法相比,配准效率提升4.72倍,MFP提升15.47倍,该算法对UXO图像配准具有更高的精度与稳定性。 展开更多
关键词 未爆弹目标 多模图像 图像配准 复杂背景 变换矩阵
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VSRI:基于视觉语义关系交互的图像字幕生成方法
18
作者 刘健 姚任远 +2 位作者 高楠 梁荣华 陈朋 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期222-231,共10页
图像字幕是多模态图像理解的关键目标之一,为此需要生成细节丰富且准确的图像字幕。目前,主流的图像字幕方法主要关注区域之间的相互关系,忽略了区域与网格之间的视觉语义关系,导致生成效果不佳。为此,提出了一种视觉语义关系交互框架,... 图像字幕是多模态图像理解的关键目标之一,为此需要生成细节丰富且准确的图像字幕。目前,主流的图像字幕方法主要关注区域之间的相互关系,忽略了区域与网格之间的视觉语义关系,导致生成效果不佳。为此,提出了一种视觉语义关系交互框架,在区域与网格之间动态地构建视觉语义关系交互,以生成具有丰富场景细节和准确关系的描述。首先,提出语义关系构造器用于构建区域语义关系;然后,提出视觉-语义关系联合编码器,用于构建区域和网格内外的视觉和语义关系交互;最后,提出自适应桥接解码器,用于自适应地平衡区域和网格特征的贡献,并融合这两种特征以生成文本。在MSCOCO数据集上进行的实验表明,提出的方法在BLEU,Meteor等指标上均优于主流的基线方法。 展开更多
关键词 图像字幕生成 视觉语义关系 多模态学习 注意力机制 神经网络模型
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基于视觉属性的多模态可解释图像分类方法
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作者 王辉 黄宇廷 +3 位作者 夏玉婷 范自柱 罗国亮 杨辉 《自动化学报》 北大核心 2025年第2期445-456,共12页
基于深度神经网络(Deep neutral networks,DNN)的分类方法因缺乏可解释性,导致在金融、医疗、法律等关键领域难以获得完全信任,极大限制了其应用.现有多数研究主要关注单模态数据的可解释性,多模态数据的可解释性方面仍存在挑战.为解决... 基于深度神经网络(Deep neutral networks,DNN)的分类方法因缺乏可解释性,导致在金融、医疗、法律等关键领域难以获得完全信任,极大限制了其应用.现有多数研究主要关注单模态数据的可解释性,多模态数据的可解释性方面仍存在挑战.为解决这一问题,提出一种基于视觉属性的多模态可解释图像分类方法,该方法将可见光和深度图等不同视觉模态提取的属性融入模型的训练过程,不仅能通过视觉属性和决策树对已有的神经网络黑盒模型进行解释,而且能在训练过程中进一步提升模型解释信息的能力.引入可解释性通常会造成模型精度的降低,该方法在保持模型具有良好可解释性的同时,仍具有较高的分类精度,在NYUDv2、SUN RGB-D和RGB-NIR三个数据集上,相比于单模态可解释方法,该模型准确率明显提升,并达到与多模态不可解释模型相媲美的性能. 展开更多
关键词 可解释性 视觉属性 多模态融合 决策树 图像分类
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基于深度学习的多模态磁共振成像技术及其在抑郁症诊疗中的研究进展
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作者 王子豪 宋育儒 +3 位作者 苏红晓 孙进楠 伊伟 任瑞 《磁共振成像》 北大核心 2025年第5期184-189,228,共7页
近年来,多模态MRI技术在医学影像中已成为极具潜力和广泛应用的前沿技术,通过整合多种成像方式,能够提供比单一模态更全面、更丰富的诊断信息。这为诊断抑郁症等缺乏客观生物标志物的精神疾病开辟全新路径。但多模态数据存在高纬度、异... 近年来,多模态MRI技术在医学影像中已成为极具潜力和广泛应用的前沿技术,通过整合多种成像方式,能够提供比单一模态更全面、更丰富的诊断信息。这为诊断抑郁症等缺乏客观生物标志物的精神疾病开辟全新路径。但多模态数据存在高纬度、异质性和模态之间数据关联复杂性等问题,这为传统的数据分析方法带来挑战。而深度学习技术凭借其强大的高维数据处理能力,能够自动从复杂的神经影像数据中提取中有价值的诊断特征,有望实现个体化的诊断与治疗,这一方法为高效、准确地处理复杂的多模态MRI数据提供了新的视角和发展方向。本文综述了深度学习常用网络模型与多模态MRI序列的结合策略及在抑郁症中应用价值,探讨今后的研究方向,为抑郁症的MRI研究提供深度学习模型的选择策略。 展开更多
关键词 深度学习 磁共振成像 多模态 抑郁症 脑网络
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