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血清视黄醇结合蛋白4在代谢相关性疾病发生发展中的作用研究进展
被引量:
2
1
作者
龚云辉
胡蝶
+2 位作者
刘希靖
张倩雯
周容
《山东医药》
CAS
北大核心
2015年第19期98-100,共3页
血清视黄醇结合蛋白4(RBP4)是由肝脏及脂肪细胞分泌的一种转运蛋白质。血清中RBP4水平与胰岛素抵抗、妊娠期糖尿病、糖尿病并发症(糖尿病视网膜病、糖尿病肾病)、冠状动脉粥样硬化性心脏病、脂代谢、代谢综合征等疾病的发生发展密切相关。
关键词
血清视黄醇结合蛋白4
糖尿病
胰岛素抵抗
心血管疾病
代谢性疾病
下载PDF
职称材料
融合多维度卷积神经网络的肺结节分类方法
被引量:
5
2
作者
吴保荣
强彦
+2 位作者
王三虎
唐笑先
刘希靖
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第24期171-177,共7页
针对CT图像肺结节分类任务中分类精度低,假阳性高的问题,提出了一种加权融合多维度卷积神经网络的肺结节分类模型,该模型包含两个子模型:基于二维图像的多尺度密集卷积网络模型,以捕获更宽泛的结节变化特征并促进特征重用;基于三维图像...
针对CT图像肺结节分类任务中分类精度低,假阳性高的问题,提出了一种加权融合多维度卷积神经网络的肺结节分类模型,该模型包含两个子模型:基于二维图像的多尺度密集卷积网络模型,以捕获更宽泛的结节变化特征并促进特征重用;基于三维图像的三维卷积神经网络模型,以充分利用结节空间上下文信息。使用二维和三维CT图像训练子模型,根据子模型分类误差计算其权重,对子模型分类结果进行加权融合,得到最终分类结果。该模型在公共数据集LIDC-IDRI上分类准确率达到94.25%,AUC值达到98%。实验结果表明,加权融合多维度模型可以有效地提升肺结节分类性能。
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关键词
肺结节分类
卷积神经网络
深度学习
多维度
加权融合
CT图像
下载PDF
职称材料
基于三维尺度不变特征的肺结节良恶性诊断
3
作者
吴化禹
强彦
+2 位作者
王三虎
刘希靖
原杰
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第10期2843-2848,共6页
传统肺结节良恶性诊断中,难以提取具有显著性和区分性的结节特征,会造成结节诊断准确率低、误诊率高等问题,为此提出一种基于三维尺度不变特征的肺结节良恶性诊断方法。综合考虑临床结节的三维特征和局部细节特征,选取结节序列图像的尺...
传统肺结节良恶性诊断中,难以提取具有显著性和区分性的结节特征,会造成结节诊断准确率低、误诊率高等问题,为此提出一种基于三维尺度不变特征的肺结节良恶性诊断方法。综合考虑临床结节的三维特征和局部细节特征,选取结节序列图像的尺度不变特征点,联合3DSIFT描述子和灰度差累加直方图,统计获得每个特征点的尺度不变描述子,充分表征病灶的局部细节,利用DFCM聚类算法和BoW模型计算得到结节的特征表示,训练SVM完成结节的良恶性诊断。实验结果表明,该方法实现了优异的诊断效果,与不同文献中方法的对比中,有明显优势,且恶性度为3的结节更类似于良性结节。
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关键词
肺结节
序列图像
尺度不变特征
三维
良恶性诊断
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职称材料
题名
血清视黄醇结合蛋白4在代谢相关性疾病发生发展中的作用研究进展
被引量:
2
1
作者
龚云辉
胡蝶
刘希靖
张倩雯
周容
机构
四川大学华西第二医院
西藏自治区政府驻成都办事处医院
出处
《山东医药》
CAS
北大核心
2015年第19期98-100,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(81300512)
成都市科技惠民工程项目(2013惠民工程-06)
文摘
血清视黄醇结合蛋白4(RBP4)是由肝脏及脂肪细胞分泌的一种转运蛋白质。血清中RBP4水平与胰岛素抵抗、妊娠期糖尿病、糖尿病并发症(糖尿病视网膜病、糖尿病肾病)、冠状动脉粥样硬化性心脏病、脂代谢、代谢综合征等疾病的发生发展密切相关。
关键词
血清视黄醇结合蛋白4
糖尿病
胰岛素抵抗
心血管疾病
代谢性疾病
分类号
R587.1 [医药卫生—内分泌]
下载PDF
职称材料
题名
融合多维度卷积神经网络的肺结节分类方法
被引量:
5
2
作者
吴保荣
强彦
王三虎
唐笑先
刘希靖
机构
太原理工大学信息与计算机学院
吕梁学院计算机科学与技术系
山西省人民医院PET/CT中心
山西农业大学软件学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第24期171-177,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61572344)
虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金(No.BUAA-VR-17KF-14)
+1 种基金
虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金(No.VRLAB2018B07)
山西省回国留学人员科研资助项目(No.2016-038)
文摘
针对CT图像肺结节分类任务中分类精度低,假阳性高的问题,提出了一种加权融合多维度卷积神经网络的肺结节分类模型,该模型包含两个子模型:基于二维图像的多尺度密集卷积网络模型,以捕获更宽泛的结节变化特征并促进特征重用;基于三维图像的三维卷积神经网络模型,以充分利用结节空间上下文信息。使用二维和三维CT图像训练子模型,根据子模型分类误差计算其权重,对子模型分类结果进行加权融合,得到最终分类结果。该模型在公共数据集LIDC-IDRI上分类准确率达到94.25%,AUC值达到98%。实验结果表明,加权融合多维度模型可以有效地提升肺结节分类性能。
关键词
肺结节分类
卷积神经网络
深度学习
多维度
加权融合
CT图像
Keywords
lung nodule classification
convolutional neural network
deep learning
multi-dimensional
weighted fusion
CT image
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于三维尺度不变特征的肺结节良恶性诊断
3
作者
吴化禹
强彦
王三虎
刘希靖
原杰
机构
太原理工大学计算机科学与技术学院
吕梁学院计算机科学与技术系
山西农业大学软件学院
山西省人民医院PET/CT中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第10期2843-2848,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61572344)
虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金项目(BUAA-VR-17KF-14)
山西省回国留学人员科研基金项目(2016-038)
文摘
传统肺结节良恶性诊断中,难以提取具有显著性和区分性的结节特征,会造成结节诊断准确率低、误诊率高等问题,为此提出一种基于三维尺度不变特征的肺结节良恶性诊断方法。综合考虑临床结节的三维特征和局部细节特征,选取结节序列图像的尺度不变特征点,联合3DSIFT描述子和灰度差累加直方图,统计获得每个特征点的尺度不变描述子,充分表征病灶的局部细节,利用DFCM聚类算法和BoW模型计算得到结节的特征表示,训练SVM完成结节的良恶性诊断。实验结果表明,该方法实现了优异的诊断效果,与不同文献中方法的对比中,有明显优势,且恶性度为3的结节更类似于良性结节。
关键词
肺结节
序列图像
尺度不变特征
三维
良恶性诊断
Keywords
pulmonary nodules
sequence images
scale-invariant features
three-dimensional
benign and malignant diagnosis
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
血清视黄醇结合蛋白4在代谢相关性疾病发生发展中的作用研究进展
龚云辉
胡蝶
刘希靖
张倩雯
周容
《山东医药》
CAS
北大核心
2015
2
下载PDF
职称材料
2
融合多维度卷积神经网络的肺结节分类方法
吴保荣
强彦
王三虎
唐笑先
刘希靖
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
5
下载PDF
职称材料
3
基于三维尺度不变特征的肺结节良恶性诊断
吴化禹
强彦
王三虎
刘希靖
原杰
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
0
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职称材料
已选择
0
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