华西医学期刊出版社
关键词
  • 标题
  • 作者
  • 关键词
  • 摘要
高级搜索
高级搜索

搜索

找到 关键词 包含"深度学习" 2条结果
  • 基于电子计算机断层扫描图像的肺实质分割方法研究进展

    肺癌和新冠肺炎等肺部疾病严重危害着人类的健康与生命安全,其早期筛查与诊断尤为重要。电子计算机断层扫描(CT)技术是肺部疾病筛查的重要途径之一。其中,基于 CT 图像的肺实质分割是肺部疾病筛查的关键步骤,高质量的肺实质分割能有效提高肺部疾病早期诊断和治疗水平。基于 CT 图像的肺实质自动、快速、准确分割能有效弥补手动分割效率低、主观性强等不足,已成为该领域研究的热点之一。本文结合近年国内外发表的相关文献,对肺实质分割的研究进展进行综述,对比分析了传统机器学习方法和深度学习方法,重点介绍了深度学习模型网络结构的改进等研究进展。讨论了肺实质分割中待解决的一些问题,对发展前景进行了展望,为相关领域的科研工作者提供参考。

    发表时间: 导出 下载 收藏 扫码
  • 人工智能在肺癌病理精准诊断中的研究进展

    肺癌的发病率逐年升高,病理诊断是明确病变和指导临床选择相应治疗方案的“金标准”。近年来随着人工智能和数字病理的发展和应用,使人工智能在肺癌病理图像分析中的研究取得了显著成绩。本文介绍了人工智能在肺癌病理分型、基因突变预测和预后方面的研究进展。显示人工智能有望进一步加快精准病理学的步伐。

    发表时间: 导出 下载 收藏 扫码
共1页 上一页 1 下一页

Format

Content