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智慧口腔正畸助手设计与原型实现
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作者 李娜 郭磊 +2 位作者 王杰 王玉玲 刘海英 《医学信息》 2022年第13期34-38,共5页
智能技术在正畸领域应用前景广阔,本研究通过全面分析正畸诊疗全流程业务场景,综合采用人工智能技术,设计了智慧助手的分层技术架构,给出了各层应提供的服务集合,实现了多终端信息系统、语音识别引擎、人脸识别引擎等核心系统原型。实... 智能技术在正畸领域应用前景广阔,本研究通过全面分析正畸诊疗全流程业务场景,综合采用人工智能技术,设计了智慧助手的分层技术架构,给出了各层应提供的服务集合,实现了多终端信息系统、语音识别引擎、人脸识别引擎等核心系统原型。实验结果表明,智慧助手设计科学合理,系统语音识别和人脸识别成功率较高,能满足正畸业务需要,可提高正畸医生诊疗效率,提升患者就医体验。 展开更多
关键词 口腔正畸 智慧助手 语音交互 图像识别
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基于全局与局部相似性测度的非刚性点集配准 被引量:4
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作者 彭磊 杨秀云 +1 位作者 张裕飞 李光耀 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期3028-3033,共6页
非刚性点集配准算法中,能否找到正确的对应关系对配准结果起着至关重要的作用,而通常两个点集中的对应点除了距离比较接近之外还具有相似的邻域结构,因此提出基于全局与局部相似性测度的非刚性点集配准算法。首先,使用一致性点漂移(CPD... 非刚性点集配准算法中,能否找到正确的对应关系对配准结果起着至关重要的作用,而通常两个点集中的对应点除了距离比较接近之外还具有相似的邻域结构,因此提出基于全局与局部相似性测度的非刚性点集配准算法。首先,使用一致性点漂移(CPD)算法作为配准框架,采用高斯混合模型对点集进行建模。然后,对全局局部混合距离进行改进,形成全局与局部相似性测度准则。最后,采用期望最大化(EM)算法迭代地求解对应关系和变换公式:在迭代初期局部相似性所占比重较大,从而能够尽快地找到正确的对应关系;随着迭代的进展全局相似性比重逐渐增大,从而确保得到较小的配准误差。实验结果表明,与薄板样条鲁棒点匹配(TPS-RPM)算法、高斯混合模型点集配准(GMMREG)算法、基于L2E估计的鲁棒点匹配算法(RPM-L2E)、基于全局局部混合距离与薄板样条的点集配准算法(GLMDTPS)和CPD算法相比,所提算法的均方根误差(RMSE)分别下降了39.93%、42.45%、32.51%、22.36%和11.76%,说明该算法具有较好的配准效果。 展开更多
关键词 点集配准 图像配准 非刚性配准 高斯混合模型 相似性测度
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基于全卷积网络的X线图像成像部位自动分割 被引量:4
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作者 郭磊 王玉军 +3 位作者 贺宏伟 王昌元 刘露 杨秀云 《中国医疗器械杂志》 2019年第3期170-172,共3页
目的医学图像分割是医学图像处理的关键步骤。该文提出一种全卷积网络结构,实现X线图像中成像部位自动分割。方法鉴于卷积神经网络特征提取优势,设计由9个层级组成的全卷积网络进行医学图像分割。该网络采用多种尺寸卷积核来提取图像中... 目的医学图像分割是医学图像处理的关键步骤。该文提出一种全卷积网络结构,实现X线图像中成像部位自动分割。方法鉴于卷积神经网络特征提取优势,设计由9个层级组成的全卷积网络进行医学图像分割。该网络采用多种尺寸卷积核来提取图像中多维图像特征,取消池化层以避免下采样过程中图像细节丢失。结果结合X线图像分割的特定场景进行实验。对比传统分割方法,该方法实现了更加精确的成像部位分割。结论全卷积网络能够提取有代表性的多维图像特征,避免下采样阶段图像细节丢失,实现X线图像中成像部位精确自动分割。 展开更多
关键词 全卷积网络 医学图像分割 X线图像 成像部位 图像特征
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深度学习在医学影像大数据中的应用研究 被引量:3
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作者 郭磊 贺宏伟 刘露 《网络安全技术与应用》 2020年第4期131-132,共2页
医疗过程中产生了以医学影像为主的海量医疗数据,采用大数据技术对医学影像进行采集存储和分析处理能够有效提高医学影像利用效率。本文对医学影像大数据平台构建,深度学习的大数据应用场景进行探讨,指出深度学习能有效提高医学图像处... 医疗过程中产生了以医学影像为主的海量医疗数据,采用大数据技术对医学影像进行采集存储和分析处理能够有效提高医学影像利用效率。本文对医学影像大数据平台构建,深度学习的大数据应用场景进行探讨,指出深度学习能有效提高医学图像处理、医学影像辅助诊断和基于医学影像的预后预测等的水平,具有广泛应用前景。 展开更多
关键词 深度学习 医学影像 大数据 辅助诊断 预后预测
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基于Python与OpenCV医学图像配准软件的实现 被引量:2
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作者 李文霞 张玉 +3 位作者 刘德桦 张坤 马英婕 杨秀云 《网络安全技术与应用》 2020年第10期146-147,共2页
医学图像配准是医学图像分析的基础课题,具有重要理论研究和临床应用价值。Python和OpenCV提供了适合医学图像处理与分析的丰富开源工具包,本文采用Python和OpenCV两种工具包的集成方式设计并实现了一套基于Python与OpenCV医学图像配准... 医学图像配准是医学图像分析的基础课题,具有重要理论研究和临床应用价值。Python和OpenCV提供了适合医学图像处理与分析的丰富开源工具包,本文采用Python和OpenCV两种工具包的集成方式设计并实现了一套基于Python与OpenCV医学图像配准软件。配准算法采用自己提出的CNN-SIFT特征融合的配准策略,能够完成医学图像的多模态配准任务,基本满足实际应用的需求。 展开更多
关键词 PYTHON OPENCV 多模态 医学图像配准
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