期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到218篇文章
< 1 2 … 11 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
人工智能在中医药领域的应用进展及现状思考 被引量：32
1
作者 孙忠人 游小晴 +2 位作者 韩其琛 徐思禹 尹洪娜 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2021年第6期1803-1811,共9页
人工智能(Artificial Intelligence,AI)的蓬勃兴起为现代社会带来了前所未有的机遇,中医药是中华民族传承千年的文化瑰宝。随着人工智能技术不断在中医药领域的科技创新中崭露头角,二者的融合不断加深,人工智能在中医药领域的发展前景... 人工智能(Artificial Intelligence,AI)的蓬勃兴起为现代社会带来了前所未有的机遇,中医药是中华民族传承千年的文化瑰宝。随着人工智能技术不断在中医药领域的科技创新中崭露头角,二者的融合不断加深,人工智能在中医药领域的发展前景、争议挑战也引发了诸多思考。本文将从人工智能在中医药领域的应用入手,对人工智能辅助中医诊断、智能决策与数据挖掘、健康管理及中草药现代化研究等方面,就近年来国内外研究进展进行总结与分析,以期为AI视域下实现中医药现代化、智能化赋能。 展开更多
关键词 人工智能 中医药 智能化 辅助诊断 数据挖掘
下载PDF
糖尿病视网膜病变人工智能机器人辅助诊断系统的建立及应用 被引量：13
2
作者 高韶晖 金学民 +4 位作者 赵朝霞 于伟泓 陈有信 孙宇辉 丁大勇 《中华实验眼科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期669-673,共5页
目的建立和评估基于深度学习理论的糖尿病视网膜病变(DR)人工智能(AI)机器人辅助诊断系统。方法联合包括北京协和医院等国内8家医院眼底专业医师对25297张糖尿病患者眼底图像病变进行标记,训练和建立一个深度学习框架同时识别DR病变的A... 目的建立和评估基于深度学习理论的糖尿病视网膜病变(DR)人工智能(AI)机器人辅助诊断系统。方法联合包括北京协和医院等国内8家医院眼底专业医师对25297张糖尿病患者眼底图像病变进行标记,训练和建立一个深度学习框架同时识别DR病变的AI机器人辅助诊断系统,即“嵩岳”机器人系统。依据DR分级和标识眼底病变,构建是否罹患DR、是否需要转诊DR、是否重度非增生性和增生性DR以及是否增生性DR4种模型,建立一个基于病变识别技术的DR筛选系统,应用受试者工作特征曲线(ROC曲线)、敏感度、特异度进行AI诊断性能的数据分析。结果“嵩岳”系统中是否罹患DR模型的敏感度为96.0%,特异度为87.9%,曲线下面积(AUC)为0.920;需要转诊DR模型的敏感度为90.4%,特异度为95.2%,AUC为0.925;是否为重度非增生性和增生性DR模型的敏感度为72.7%,特异度为96.2%,AUC为0.845;增生性DR模型的敏感度为73.5%,特异度为97.3%,AUC为0.855。结论“嵩岳”AI机器人辅助诊断系统具有精确高效的DR诊断性能,具有良好的临床应用价值。 展开更多
关键词 糖尿病视网膜病变 人工智能 机器人 辅助诊断 深度学习
下载PDF
基于深度学习人工智能辅助诊断糖尿病视网膜病变研究现状及展望 被引量：12
3
作者 明帅(综述) 雷博(审校) 《中华实验眼科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期684-688,共5页
基于深度学习的人工智能(AI)技术的快速进展使得眼科疾病的AI影像分析成为可能,近年来相关的基础研究和临床应用研究取得了令人瞩目的进步。利用彩色眼底照片表现的信息,AI可对糖尿病视网膜病变(DR)进行自动分析和辅助诊断。目前相较于... 基于深度学习的人工智能(AI)技术的快速进展使得眼科疾病的AI影像分析成为可能,近年来相关的基础研究和临床应用研究取得了令人瞩目的进步。利用彩色眼底照片表现的信息,AI可对糖尿病视网膜病变(DR)进行自动分析和辅助诊断。目前相较于其他眼科疾病,AI技术在DR辅助诊断中的应用研究进展更快,技术逐渐成熟。AI辅助诊断速度快、准确率高,可节省医务人员的劳动力资源,在DR辅助筛查和分级应用方面展现出很大的潜力。AI是近年来发展的一种基于深度学习的智能系统,该研究领域涉及多学科知识和技术的深度融合,需要多学科技术资源的配合和共享,目前仍然存在数据标准化、临床验证不足及产品待落地等问题。尽管AI辅助的DR筛查研究机遇与挑战并存,但随着研究的逐渐深入和相关交叉学科研究者的共同努力,AI辅助诊断DR研究在眼科临床的实践有望取得更大的进步。 展开更多
关键词 糖尿病视网膜病变/辅助诊断 人工智能/基于深度学习技术 彩色眼底照相
下载PDF
结肠镜人工智能辅助诊断模型的构建 被引量：10
4
作者 陈肖 蔡建庭 +6 位作者 陈佳敏 邵黎明 陈清宇 谢传高 钟丹丹 白蓉 白银 《中华消化内镜杂志》 CSCD 北大核心 2019年第4期251-254,共4页
目的运用临床结肠镜检查图像和视频,构建结肠镜辅助诊断人工智能深度学习模型。方法收集浙江大学医学院附属第二医院内镜中心2014年至2018年的结肠镜图像60余万幅,内镜专家录制大量高质量的结肠镜手术操作视频,以此作为分析数据。训练... 目的运用临床结肠镜检查图像和视频,构建结肠镜辅助诊断人工智能深度学习模型。方法收集浙江大学医学院附属第二医院内镜中心2014年至2018年的结肠镜图像60余万幅,内镜专家录制大量高质量的结肠镜手术操作视频,以此作为分析数据。训练集样本的每个细分类别图像由6位内镜专家阅片,讨论确定细分类别病变特征,并删减部分模糊和易混淆的分类图像,最终的阅片结果大约为4选1。后再由自主开发的软件逐一标注。采用公信力最高的Google公司TensorFlow平台,对其深度学习算法进行二次开发。结果经过机器训练结果与内镜专家结合病理的判断结果进行反复的对比分析,在实验室条件下,该模型对部分疾病(如结肠息肉)的灵敏度为99%。在临床结肠镜操作实验中,该模型对结肠息肉的灵敏度为98.30%(4 187/4 259),特异度为88.10%(17 620/20 000),诊断结肠息肉的总体准确率为92.92%[2×(98.30%×88.10%)/(98.30%+88.10%)]。对溃疡性结肠炎的灵敏度为78.32%(2 671/3 410),特异度为67.06%(13 412/20 000)。单张图像的诊断时长为(0.5±0.03)s,此时长为实时应用的时间,包括系统识别、视频图像中文字提示、后台记录和存储三个部分。结论本团队研发的人工智能辅助诊断模型能够识别的病灶有结肠息肉、结直肠癌、结直肠隆起性病变、结肠憩室、溃疡性结肠炎等。结肠病辅助诊断模型一方面能够指导肠镜初学者进行肠镜检查,另一方面提高了病灶检出率、并降低漏诊率,而且内镜中心整体的运行效率得以提升,有利于结肠镜检查的质量控制。 展开更多
关键词 结肠镜检查 人工智能 质量控制 辅助诊断
原文传递
本体在中医脾胃病辅助诊断中的应用 被引量：10
5
作者 李新霞 陆建峰 +3 位作者 孟红梅 李文林 虞舜 陈涤平 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第2期151-155,共5页
以老中医关于脾胃病的病案为研究实例,基于本体的理论及方法,把本体作为知识表达和共享的载体,将零散的中医脾胃病知识有机地组织起来,建立中医脾胃病本体知识库,可以用于知识共享和疾病诊疗。
关键词 脾胃病 本体 辅助诊断
下载PDF
人工智能辅助诊断系统在COVID-19患者病程变化中的诊疗作用 被引量：8
6
作者 王娜娜 李大胜 +4 位作者 王大为 李珺 于巍伟 于卫永 陈振波 《中国医疗设备》 2022年第8期37-41,65,共6页
目的使用基于电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)影像学资料的人工智能(Artificial Intelligence,AI)辅助诊断系统动态评估新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)治疗前后的影像表现,为COVID-19的精准诊疗提... 目的使用基于电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)影像学资料的人工智能(Artificial Intelligence,AI)辅助诊断系统动态评估新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)治疗前后的影像表现,为COVID-19的精准诊疗提供影像学定量依据。方法本研究回顾性收集28例COVID-19患者的共78次CT影像学资料和临床资料,通过对比分析患者治疗前后临床实验室检查结果,多次CT影像结果并应用AI技术进行辅助诊断,分析CT影像学特征及AI定量特征结果。结果对于28例COVID-19患者,临床治疗平均(10.50±3.60)d后,实验室检查指标比较,差异无统计学意义(P>0.05);AI辅助诊断与常规阅片诊断一致性较高(Kappa=0.708,P<0.05),诊断用时显著减少[(2.77±0.90)min vs.(0.78±0.40)min,P<0.05],并能够评估肺部病情定量变化(肺内平均CT值、全肺感染体积占比及全肺感染体积),在早期、进展期和影像转归期三期两两比较有显著差异(P<0.05)。结论CT+AI联合应用可作为现期筛查COVID-19的高效模式,可以在临床疗效中提供重要的参考价值。 展开更多
关键词 新型冠状病毒肺炎 电子计算机断层扫描 辅助诊断 人工智能 定量评估
下载PDF
临床辅助决策支持系统研究综述 被引量：6
7
作者 郑锐 于广军 《中国数字医学》 2023年第11期70-77,共8页
在医疗健康领域,利用人工智能技术进行辅助诊疗是智慧医院建设的核心和必然发展趋势。本文从临床决策支持系统的概念出发,对临床决策支持系统进行综述,着重介绍了临床决策支持系统的发展历程、分类、最新研究进展、面临的挑战和今后的... 在医疗健康领域,利用人工智能技术进行辅助诊疗是智慧医院建设的核心和必然发展趋势。本文从临床决策支持系统的概念出发,对临床决策支持系统进行综述,着重介绍了临床决策支持系统的发展历程、分类、最新研究进展、面临的挑战和今后的改进措施,总结了当前临床决策支持系统的应用情况,并对临床决策支持系统的发展提出了展望,为提高临床诊断水平提供新的思路。 展开更多
关键词 辅助诊断 医疗质量 智能化诊疗
下载PDF
基于深度学习的早产儿视网膜病变的临床辅助诊断 被引量：7
8
作者 童妍 卢苇 +4 位作者 徐阳涛 李莹 王晓玲 陈长征 沈吟 《中华实验眼科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期647-651,共5页
目的提出一种基于深度学习的早产儿视网膜病变(ROP)智能辅助诊断系统,并评估其在临床上的应用价值。方法采集武汉大学人民医院眼科中心2009年7月至2016年12月行早产儿眼底筛查的38895张图像构建眼底图像大规模数据集,由10名眼科医生进... 目的提出一种基于深度学习的早产儿视网膜病变(ROP)智能辅助诊断系统,并评估其在临床上的应用价值。方法采集武汉大学人民医院眼科中心2009年7月至2016年12月行早产儿眼底筛查的38895张图像构建眼底图像大规模数据集,由10名眼科医生进行标注,建立深度学习网络,通过对模型的训练实现ROP的自动诊断,评估该算法自动筛查ROP分期、分区及附加病变的性能和准确率。结果深度学习智能诊断系统对ROP分期及其附加病变、视盘、黄斑及激光治疗瘢痕检测的平均准确率为0.931;其中检测分界线(Ⅰ期)准确率为0.876,视网膜嵴(Ⅱ期)为0.942,膜嵴伴血管扩张(Ⅲ期)为0.968;视网膜不完全脱离(Ⅳ期)为0.998,视网膜完全脱离(Ⅴ期)为0.999;血管迂曲扩张(附加病变)为0.896,视盘为0.954,黄斑为0.781,激光治疗瘢痕为0.974。结论基于深度学习算法的ROP的疾病分期和附加病变的诊断准确率高,可用于ROP的临床辅助诊断和筛查。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 早产儿视网膜病变 辅助诊断
下载PDF
多模态深度学习及其在眼科人工智能的应用展望 被引量：6
9
作者 李锡荣 《协和医学杂志》 CSCD 2021年第5期602-607,共6页
深度学习的强学习能力和高易用性使其成为当前主流机器学习算法和医学人工智能的核心技术。鉴于医学影像在健康筛查、疾病诊断、精准治疗、预后评估等诸多任务中的关键作用,用于医学影像结构分析与语义理解的深度学习正成为重要的交叉... 深度学习的强学习能力和高易用性使其成为当前主流机器学习算法和医学人工智能的核心技术。鉴于医学影像在健康筛查、疾病诊断、精准治疗、预后评估等诸多任务中的关键作用,用于医学影像结构分析与语义理解的深度学习正成为重要的交叉学科研究方向。在临床场景中,医生为了实现更精准的诊断,往往需要同时参考不同类型、不同模态的影像样本进行综合分析和判断。本文介绍面向此类场景的多模态深度学习的基本概念和工作原理,结合具体案例分析多模态深度学习在眼科领域的研究进展、应用情况及技术挑战,并对该技术的应用前景作出展望。 展开更多
关键词 多模态深度学习 眼科 人工智能 辅助诊断
下载PDF
人工智能消化内镜系统辅助结肠息肉诊断的临床应用及影响因素分析 被引量：2
10
作者 朱丽丽 石嫦娥 +3 位作者 占俊 汪文生 唐敏 齐乐 《机器人外科学杂志（中英文）》 2024年第3期478-483,共6页
目的:探讨人工智能消化内镜系统辅助诊断对结肠息肉检出情况的影响。方法:回顾性分析2022年10月—2023年10月在安徽医科大学第一附属医院进行内镜检查的150例息肉初筛高危患者的临床资料及检测结果。根据患者意愿,81例接受“影诺鹰眼”... 目的:探讨人工智能消化内镜系统辅助诊断对结肠息肉检出情况的影响。方法:回顾性分析2022年10月—2023年10月在安徽医科大学第一附属医院进行内镜检查的150例息肉初筛高危患者的临床资料及检测结果。根据患者意愿,81例接受“影诺鹰眼”人工智能消化内镜系统辅助无痛结肠镜检查,69例接受普通无痛结肠镜检查。比较两种检查方法对结肠息肉的检出率,分析影响检出率的相关因素。结果:结肠息肉总检出率54.00%(81/150),接受无痛结肠镜检查患者的检出率为44.93%(31/69),低于人工智能消化内镜系统辅助无痛结肠镜检查的61.73%(50/81)。检出组患者年龄、男性占比、BMI、有慢性腹泻或便秘症状者占比、有肠道息肉史者占比、肠道准备评分、人工智能消化内镜系统使用率均高于未检出组。Logistic回归分析显示,受检者的年龄及是否使用人工智能消化内镜系统是结肠息肉检出率的独立影响因素,年龄、肠道准备评分和退镜时间是影响人工智能消化内镜系统检出率的独立影响因素。结论:高龄、肥胖、肠道息肉史、慢性腹泻或便秘人群是结肠息肉高发人群,应加强结肠息肉检查;使用“影诺鹰眼”人工智能消化内镜系统辅助检查、提高肠道准备评分、延长退镜时间有助于提高结肠息肉的检出率。 展开更多
关键词 人工智能消化内镜系统 结肠息肉 辅助诊断 检出率 影响因素
下载PDF
人工智能辅助冠脉CTA“双低”成像诊断冠状动脉病变的可行性研究 被引量：1
11
作者 何付权 李亚飞 +2 位作者 杨嘉 刘晓强 朱磊 《中国医学创新》 CAS 2024年第13期130-134,共5页
目的:探究人工智能(AI)辅助冠脉CT血管成像(CTA)“双低”成像诊断冠状动脉病变的可行性。方法:选取2022年7月—2023年6月于上海交通大学附属第一人民医院就诊的116例疑似冠状动脉病变患者,所有患者均行冠脉CTA“双低”成像诊断,图像均... 目的:探究人工智能(AI)辅助冠脉CT血管成像(CTA)“双低”成像诊断冠状动脉病变的可行性。方法:选取2022年7月—2023年6月于上海交通大学附属第一人民医院就诊的116例疑似冠状动脉病变患者,所有患者均行冠脉CTA“双低”成像诊断,图像均经医生诊断和AI辅助诊断,比较两种方式的诊断时间及对图像质量评估结果,以选择性冠状动脉造影术(CAG)结果为金标准,比较两种方式对冠状动脉病变的诊断价值。以医生诊断结果为标准,采用Kappa检验分析AI辅助诊断与医生诊断对冠状动脉狭窄程度、冠状动脉斑块诊断的一致性。结果:AI组诊断时间短于医生组,图像评优率高于医生组(P<0.05);医生组和AI组诊断对冠状动脉病变的准确率分为93.97%、93.10%,敏感度分别为95.33%、94.39%,特异度分别为77.78%、77.78%,差异均无统计学意义(P>0.05);Kappa检验结果显示,医生组与AI组对冠状动脉狭窄程度、冠状动脉斑块诊断的Kappa值分别为0.954、0.922,具有高度一致性。结论:AI辅助冠脉CTA“双低”成像对冠状动脉病变有较高的诊断价值,能显著缩短冠状动脉病变的诊断时间,可作为医生诊断冠状动脉病变的有效辅助工具。 展开更多
关键词 冠状动脉病变 人工智能 冠脉CT血管成像 辅助诊断 可行性
下载PDF
人工智能辅助诊断骨质疏松及预测骨折的研究进展 被引量：1
12
作者 段维 杨国庆 杨连 《中国医药导报》 CAS 2024年第4期58-61,共4页
骨质疏松症是一种与年龄相关的全身代谢性骨病,以骨量下降及骨微结构改变为主要特点,其起病隐匿、早期缺乏明显症状,随疾病进展易发生脆性骨折等严重并发症,若不及时发现,将给个人、家庭及社会带来巨大负担。目前骨质疏松症早期筛查及... 骨质疏松症是一种与年龄相关的全身代谢性骨病,以骨量下降及骨微结构改变为主要特点,其起病隐匿、早期缺乏明显症状,随疾病进展易发生脆性骨折等严重并发症,若不及时发现,将给个人、家庭及社会带来巨大负担。目前骨质疏松症早期筛查及骨折预防工作开展仍不充分,人工智能技术与影像学数据结合有助于早期筛查骨质疏松症,预测患者骨质疏松性骨折风险。本文论述了人工智能在骨质疏松症影像辅助诊断及预测骨质疏松性骨折中的研究新进展。 展开更多
关键词 骨质疏松 人工智能 辅助诊断 骨折
下载PDF
人工智能关于视盘区多任务深度学习模型在青光眼分类中的应用 被引量：5
13
作者 张悦 余双 +5 位作者 马锴 初春燕 张莉 庞睿奇 王宁利 刘含若 《中华眼科医学杂志（电子版）》 2020年第2期70-75,共6页
目的探讨基于人工智能深度学习结合视盘改变分类多任务模型对青光眼的检测能力。方法收集2017年8月至2018年8月来自29个省直辖市自治区的医疗机构的共计21969例(32548只眼)患者的临床资料。其中,男性12762例(18745只眼),女性9207例(1380... 目的探讨基于人工智能深度学习结合视盘改变分类多任务模型对青光眼的检测能力。方法收集2017年8月至2018年8月来自29个省直辖市自治区的医疗机构的共计21969例(32548只眼)患者的临床资料。其中,男性12762例(18745只眼),女性9207例(13803只眼);年龄17~75岁,平均年龄(57.1±7.9)岁。由两级人工阅片小组根据眼底图像诊断并标注为正常眼与青光眼,并将其划分为训练集、同源测试集及非同源测试集。使用基于Python 3.6和Pytorch 0.4的腾讯觅影眼底照片辅助诊断系统,以NVIDIA Tesla P40作为运行芯片完成模型的训练,以ResNet 34作为骨干网络的多任务卷积神经网络模型,以青光眼分类任务为主任务,视盘萎缩任务为辅助任务,并选取在调优集上表现最好的模型作为最终模型。此外,利用模型类别激活图对模型做出预测的特征区域进行解释。采用敏感度、特异度及工作特性曲线下面积对其进行预测和性能评价。结果模型在三个测试集中诊断青光眼的灵敏度分别为95.9%、95.4%及95.7%;特异度分别为97.7%、91.6%及92.2%;工作特性曲线下面积分别为0.993、0.968及0.974。在引入视盘萎缩多任务后,敏感度和特异度得到了有效提升。结论基于深度学习结合视盘改变分类的多任务模型对于青光眼的检测具有较高的准确率。同时,通过可解释性实验有效探索和分析了本模型对于高度近视眼等具有与青光眼相似眼底特征的鉴别能力。 展开更多
关键词 青光眼 深度学习 多任务 辅助诊断
原文传递
基于组织对称性的超声颅脑异常区域自动检测及人工智能辅助颅内出血识别方法
14
作者 蔡泽杭 林胜义 +2 位作者 陈少辉 吴晞 任江豪 《中国医疗器械信息》 2024年第21期58-62,共5页
目的:新生儿颅内出血是常见且严重的神经系统疾病,早产、极低体重和缺氧等因素是其主要致病原因。及早诊断和治疗对于减轻神经功能缺损、改善患者预后具有重要意义。方法:设计实现一种基于组织对称性的超声颅脑异常区域自动检测及人工... 目的:新生儿颅内出血是常见且严重的神经系统疾病,早产、极低体重和缺氧等因素是其主要致病原因。及早诊断和治疗对于减轻神经功能缺损、改善患者预后具有重要意义。方法:设计实现一种基于组织对称性的超声颅脑异常区域自动检测及人工智能辅助颅内出血识别方法,验证该方法的准确率、敏感度和特异度,评估其对提高诊断效率和改善患者预后的应用价值。结果:研究结果显示,超声颅脑异常区域自动检测及人工智能辅助颅内出血识别方法具有较高出血识别的敏感度,可明显提升医生对新生儿颅内出血疾病的诊断效率。结论:颅脑超声因其无创、便捷,适合用于无明显症状的新生儿颅脑疾病筛查,在颅脑容积超声扫查系统基础上引入超声颅脑异常区域自动检测及人工智能辅助颅内出血识别的技术,进一步帮助医生及早发现新生儿颅内出血情况,有效提升新生儿颅内出血的早期诊治率。 展开更多
关键词 超声颅脑异常区域自动检测 颅内出血人工智能辅助识别 颅脑超声 辅助诊断
下载PDF
国外自闭症人群多模态话语及智能辅助诊断与干预研究 被引量：4
15
作者 马博森 曾小荣 龚然 《语言战略研究》 2020年第2期51-60,共10页
由于患病率不断攀升,加之诊断和干预资源严重匮乏,自闭症已演变成为全球性重大公共卫生问题。开展自闭症人群多模态话语及智能辅助诊断与干预研究是积极应对这一挑战的重要举措。本文首先梳理了国外自闭症人群多模态交际话语和他者关涉... 由于患病率不断攀升,加之诊断和干预资源严重匮乏,自闭症已演变成为全球性重大公共卫生问题。开展自闭症人群多模态话语及智能辅助诊断与干预研究是积极应对这一挑战的重要举措。本文首先梳理了国外自闭症人群多模态交际话语和他者关涉自闭症人群话语两方面的研究成果,然后介绍了国外基于多模态数据的自闭症人工智能辅助诊断与干预研究进展。 展开更多
关键词 自闭症 多模态话语 人工智能 辅助诊断 辅助干预
下载PDF
深度学习框架下的影像辅助诊断算法设计
16
作者 孙静宜 《电子设计工程》 2024年第21期141-145,共5页
为了辅助临床医生对脑肿瘤疾病进行诊断,文中提出了一种基于深度学习的影像辅助诊断智能算法模型,通过改进U-Net++网络,实现了对脑肿瘤的自动分割。改进模型结合深度监督,有效解决了反向传播过程中梯度消失的问题。同时设计了一种改进... 为了辅助临床医生对脑肿瘤疾病进行诊断,文中提出了一种基于深度学习的影像辅助诊断智能算法模型,通过改进U-Net++网络,实现了对脑肿瘤的自动分割。改进模型结合深度监督,有效解决了反向传播过程中梯度消失的问题。同时设计了一种改进的损失函数,将BCE Dice损失与Lovasz铰链相结合,可以更好地处理模型的输出,并获得了良好的分割结果。在公开数据集上进行的实验结果表明,所提算法的评价指标Jaccard指数达0.86,Dice值达0.90,准确率ACC达0.93,综合性能优于现有的主流模型,能够实现对脑肿瘤的精确分割。 展开更多
关键词 脑肿瘤分割 深度学习 改进U-Net++ 辅助诊断
下载PDF
数据挖掘技术在糖尿病风险预测中的应用
17
作者 李阳 高海林 +2 位作者 李子杨 张蓓蓓 武丹 《智能计算机与应用》 2024年第12期133-138,共6页
对糖尿病风险的准确预判能够促使病患及时干预与治疗,减轻痛苦与降低感染并发症的风险,本文探讨数据挖掘技术在糖尿病风险预测与辅助诊断的适用性。基于疾病特征选择剖析特征在疾病诊断中的重要性,进一步利用随机森林等机器学习算法预... 对糖尿病风险的准确预判能够促使病患及时干预与治疗,减轻痛苦与降低感染并发症的风险,本文探讨数据挖掘技术在糖尿病风险预测与辅助诊断的适用性。基于疾病特征选择剖析特征在疾病诊断中的重要性,进一步利用随机森林等机器学习算法预测糖尿病患病风险。针对Sylhet糖尿病数据集的分析发现,利用SVM-RFE筛选出7个疾病相关特征,特征数量降低56%;以疾病相关特征为输入运用5类机器学习算法训练实现对糖尿病进行风险预测,各类算法预测准确率在90%以上,其中随机森林算法表现最优,在十折交叉验证中准确率为95.3%,F1-Score为96.2%,AUC为0.980。实验结果表明,机器学习算法能够准确地预测糖尿病患病风险;以疾病特征选择获得诊断特征作为算法输入,在保证准确率的同时提升了诊断效率。 展开更多
关键词 糖尿病 数据挖掘 风险预测 辅助诊断 特征选择
下载PDF
基于机器学习的既有住宅改造辅助诊断智能模型构建
18
作者 张琼 林冠峰 +2 位作者 蔡曼洪 陆旻 陈珊 《世界建筑导报》 2024年第3期31-33,共3页
我国既有住宅存量巨大,近些年来,既有住宅改造的研究与实践不断深入。已有的研究经验表明,住宅改造是一个体系化的完整流程,其中诊断评估是改造取得成功的基础和关键。针对数量庞大的存量住宅进行调查与诊断,信息化与智能化技术为其效... 我国既有住宅存量巨大,近些年来,既有住宅改造的研究与实践不断深入。已有的研究经验表明,住宅改造是一个体系化的完整流程,其中诊断评估是改造取得成功的基础和关键。针对数量庞大的存量住宅进行调查与诊断,信息化与智能化技术为其效率的提高带来了新的机遇和挑战。梳理既有住宅诊断评估的阶段与内涵,提出精细化诊断评估的流程与方法,基于机器学习技术构建既有住宅改造辅助诊断的智能评估模型,实现将主观经验转换为可量化的客观评估预测,从而探讨智能化技术辅助既有住宅改造诊断提高客观性和效率的可能性。 展开更多
关键词 既有住宅改造 辅助诊断 智能评估 机器 学习
下载PDF
高斯滤波增强技术融合最大类间方差法在医学影像诊断中的应用研究
19
作者 李泽宇 何萍 +3 位作者 贺奇 徐佳鼎 谷辛稼 瞿晶晶 《中国数字医学》 2024年第5期72-77,共6页
为了进一步提高肺部医学影像辅助诊断的准确性,提出一种高斯滤波增强技术融合最大类间方差法对肺部CT影像进行分割和计算病变面积占比的算法。首先对原始图像采用高斯低通滤波运算去除噪声和杂质并使用MSVSR提高图像质量,然后通过最大... 为了进一步提高肺部医学影像辅助诊断的准确性,提出一种高斯滤波增强技术融合最大类间方差法对肺部CT影像进行分割和计算病变面积占比的算法。首先对原始图像采用高斯低通滤波运算去除噪声和杂质并使用MSVSR提高图像质量,然后通过最大类间方差法将图像目标和背景分割出来,再将二值化图像一分为二,一方面采用高斯高通滤波运算锐化磨玻璃影和病变肺实质,另一方面使用HED将肺轮廓提取出来,最后计算出病变区域与肺轮廓面积占比。临床试验数据表明,本文算法不仅可以去除伪影和噪声,还能够最大限度地保留临床意义上的图像特征信息,具有较高的准确性,可以为临床研判肺部疾病严重程度与医疗诊治提供帮助。 展开更多
关键词 高斯滤波 最大类间方差 肺部疾病 边缘检测 辅助诊断
下载PDF
基于人工智能的心电辅助诊断系统设计与应用
20
作者 曹凯迪 郭建军 +1 位作者 高雯 王忠民 《无线互联科技》 2024年第21期62-65,共4页
心电图用于分析各种心脏相关疾病,在心血管疾病诊断方面非常重要,而心电图检查数据量大且报告医生水平参差不齐,容易有漏诊或误诊。人工智能的应用使得大规模心电数据的自动诊断得以实现,多种深度学习算法的组合应用使心电特征波的识别... 心电图用于分析各种心脏相关疾病,在心血管疾病诊断方面非常重要,而心电图检查数据量大且报告医生水平参差不齐,容易有漏诊或误诊。人工智能的应用使得大规模心电数据的自动诊断得以实现,多种深度学习算法的组合应用使心电特征波的识别效率得到明显提升。文章提出了一种结合传统推理和新兴深度学习算法的心电AI诊断模型,其中QRS波群识别采用自注意力机制的语义分割网络,P波识别采用基于生成对抗网络的半监督学习。该模型在MIT-BIH心律失常数据库上验证,敏感度达到99%。将模型结合心电诊断系统,文章设计了一套基于AI的心电辅助诊断系统并应用于临床业务,可在心电AI的辅助下,减轻医生工作负担,提高医生的工作效率及报告准确率。 展开更多
关键词 心电图 人工智能 辅助诊断 系统设计
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 11 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部