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基于SCI与语言相关脑科学研究热点分析 被引量:2
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作者 聂耀鑫 +1 位作者 朱琳琳 牛振东 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2016年第S1期136-140,共5页
基于科学知识图谱理论,以1995-2015年间被Web of Science的核心合集数据库收录的与脑科学语言任务相关的学术论文为研究对象,利用CiteSpace进行可视化分析,绘制出与语言相关的脑连接机制论文的发文国家、发文机构、发文作者、被引文献... 基于科学知识图谱理论,以1995-2015年间被Web of Science的核心合集数据库收录的与脑科学语言任务相关的学术论文为研究对象,利用CiteSpace进行可视化分析,绘制出与语言相关的脑连接机制论文的发文国家、发文机构、发文作者、被引文献、关键词的可视化模型,对各个国家及机构的产出、该领域主要代表人物和经典文献、研究热点及发展趋势进行可视化呈现。分析结果表明:美国是脑认知科学研究的主导力量;爱丁堡利手量表、Talairach坐标是该领域被引频次最高的经典文献;白质、额叶皮层与神经性疾病的关系是近两年研究的热点。 展开更多
关键词 知识图谱 CITESPACE 脑科学 语言
原文传递
基于fMRI与MEG数据融合的大脑语言处理的激活分析 被引量:1
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作者 《中央民族大学学报(自然科学版)》 2018年第1期41-48,共8页
本文对同一组被试进行相同的语言实验任务,同时采集被试的功能磁共振图像数据和脑磁数据,通过对两种神经成像技术进行融合,弥补两种方法在分辨率上各自存在的不足.本实验采用fMRI-MEG数据融合的方法对采集的数据进行处理,得到了具有高... 本文对同一组被试进行相同的语言实验任务,同时采集被试的功能磁共振图像数据和脑磁数据,通过对两种神经成像技术进行融合,弥补两种方法在分辨率上各自存在的不足.本实验采用fMRI-MEG数据融合的方法对采集的数据进行处理,得到了具有高时空分辨率的信号,从而能够更加精确地对大脑在处理语言任务时的激活区域进行定位.通过激活区域分析,更好地理解大脑在处理语言任务时的工作机制.由本实验可以推断大脑在处理语言任务的过程是:听觉冲动首先传导到听觉区域并产生听觉,同时韦尼克区会强烈激活,随后神经传导到运动性语言中枢控制所有与运动有关的皮质以做出相应的反应. 展开更多
关键词 功能磁共振图像 脑磁图 数据融合 语言任务
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基于深度学习的低剂量CT图像去噪方法综述
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作者 蒲秋梅 沈林林 +1 位作者 田景龙 《中国体视学与图像分析》 2023年第4期369-379,共11页
由于低剂量CT情境下医学图像存在多样的噪声,其强度和种类各异,因此选择合适的算法对去噪至关重要。传统图像去噪方法基于先验知识,其优化过程相对繁琐,存在保留图像细节和处理效率方面的一定限制。相较之下,基于深度学习的去噪方法具... 由于低剂量CT情境下医学图像存在多样的噪声,其强度和种类各异,因此选择合适的算法对去噪至关重要。传统图像去噪方法基于先验知识,其优化过程相对繁琐,存在保留图像细节和处理效率方面的一定限制。相较之下,基于深度学习的去噪方法具备学习能力强大、非线性建模、端到端学习、适应性强和大规模并行计算等独特优势,使其相对于传统方法在处理复杂噪声场景时更为有效。本文全面概括并深入分析了当前低剂量CT图像去噪方法的研究热点。首先,简要介绍了低剂量CT图像去噪的步骤和过程。其次,结合当前基于深度学习的低剂量CT图像去噪方法的研究现状,重点探讨了残差学习、注意力网络以及自监督学习这三个最具代表性的研究热点,详细阐述了各种基础网络架构及其改进方法在低剂量CT图像去噪中的应用情况。最后,总结了当前低剂量CT图像降噪方法所面临的主要挑战,并提出了未来的研究方向,以促进低剂量CT图像去噪技术的进一步发展。 展开更多
关键词 图像去噪 医学图像 深度学习 低剂量CT
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