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面向病理图像分割的边缘感知网络 被引量:1
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作者 黄鸿 杨沂川 +2 位作者 王龙 郑福建 吴剑 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期78-90,共13页
提出了一种针对病理切片图像的端到端语义分割方法--边缘感知网络(BPNet),以提高病理图像分割精度。BPNet网络首先在解码器阶段增加边缘感知模块,改善网络对于病理图像边缘的特征信息提取能力。然后,采用自适应通道注意力模块弥补不同... 提出了一种针对病理切片图像的端到端语义分割方法--边缘感知网络(BPNet),以提高病理图像分割精度。BPNet网络首先在解码器阶段增加边缘感知模块,改善网络对于病理图像边缘的特征信息提取能力。然后,采用自适应通道注意力模块弥补不同层次特征间的语义差距,进一步加强网络的特征聚合能力。在此基础上,设计了一种基于结构和边缘的联合损失函数,以实现最佳的病理图像分割结果。在GlaS和MoNuSeg两个公开病理数据集上的分割实验结果表明,所提方法的Dice系数得分在两个数据集上分别达到92.21%和81.18%,有效提升了病理图像的分割精度。 展开更多
关键词 病理图像 自动分割 深度学习 边缘增强 联合损失函数
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基于压缩感知容积扫描的动态对比增强磁共振成像在甲状腺良恶性结节鉴别诊断中的价值 被引量:10
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作者 陈娇 姜利伶 +3 位作者 刘代洪 吴剑 张俊斌 张久权 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期38-42,共5页
目的探讨基于压缩感知容积扫描(compressed sensing volumetric interpolated breath-hold examination,CS-VIBE)的动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced-magnetic resonance imaging,DCE-MRI)在甲状腺结节良恶性鉴别诊断... 目的探讨基于压缩感知容积扫描(compressed sensing volumetric interpolated breath-hold examination,CS-VIBE)的动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced-magnetic resonance imaging,DCE-MRI)在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的价值。材料与方法回顾性分析重庆大学附属肿瘤医院2020年9月至2021年5月行甲状腺DCE-MRI检查的患者病例,共纳入结节84个,其中恶性结节43个、良性结节41个。测量DCE-MRI定量参数:转运常数(volume transfer constant,Ktrans),血液回流常数(rate constant,Kep),血管外细胞外间隙容积分数(extracellular space volume fraction,Ve),初始曲线下面积(initial area under curve,iAUC)。比较各定量参数在良恶性结节中的差异,采用二元逻辑回归分析进行参数联合鉴别良恶性结节,并通过受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线获得各参数和联合参数的曲线下面积(area under the curve,AUC),计算预测模型的敏感度和特异度。结果甲状腺恶性结节的Ktrans(P<0.001)、Kep(P<0.001)、iAUC(P=0.001)值均大于甲状腺良性结节,组间差异具有统计学意义;Ve值(P=0.177)组间差异无统计学意义。联合参数预测甲状腺恶性结节的敏感度为83.33%、特异度为73.81%,准确度为73.80%,AUC为0.807。结论基于CS-VIBE的DCE-MRI对于甲状腺结节良恶性鉴别具有较好的诊断价值。 展开更多
关键词 动态对比增强 磁共振成像 压缩感知容积扫描 甲状腺结节 鉴别诊断
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