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面向残差网络与Adam优化算法的医学图像卷积超分辨率重建 被引量：4
1
作者 赵小红 衡春妮 杜淑娟 《粘接》 CAS 2020年第12期78-81,85,共5页
文章分析一种医学图像卷积超分辨率重建方式,其中运用到残差网络和卷积神经网络,能够直接在地分辨率图像上提取特征,于是简化了操作程序,将会提高图片处理效率,然后还使用Adam优化算法进行优化。将文章所研究的算法和其他算法进行实验研... 文章分析一种医学图像卷积超分辨率重建方式,其中运用到残差网络和卷积神经网络,能够直接在地分辨率图像上提取特征,于是简化了操作程序,将会提高图片处理效率,然后还使用Adam优化算法进行优化。将文章所研究的算法和其他算法进行实验研究,研究结果表明,本文所研究的算法具有更好精确度和效率,能够提高收敛速度,更有利于提高医学图像的检查结果。 展开更多
关键词 残差网络 Adam优化算法 卷积神经网络 超分辨率
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基于深层神经网络的医学图像半自动绘画标注系统设计研究
2
作者 董妮 杜淑娟 屈卓军 《粘接》 CAS 2020年第12期28-32,共5页
多边形标注的精确度降低,自由绘画标注不仅耗时,而且同一个图像经过不同标记者能够存在多种标记方式,所以在医学图像标记过程中存在较为严重的问题。文章设计了一种基于深层神经网络的医学图像半自动绘画标注系统。深层神经网络在处理... 多边形标注的精确度降低,自由绘画标注不仅耗时,而且同一个图像经过不同标记者能够存在多种标记方式,所以在医学图像标记过程中存在较为严重的问题。文章设计了一种基于深层神经网络的医学图像半自动绘画标注系统。深层神经网络在处理图像上具有较为成熟的应用,于是将其应用到标注系统中。首先对系统进行设计,然后分析实现系统所需要3个方面,分别为客户端、服务器和数据库、深层神经网络模型,最后将系统运用到医学图像中,结果表明,文章所研究的系统具有更好精确度和效率。 展开更多
关键词 深层神经网络 半自动 绘画标注系统 医学图像
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