基于深度学习的无监督样本标注方法研究

在早期的样本标记阶段,手工为样本做标注需要大量人力,既耗时又耗力。为实现更准确、高效的自动标注,文章提出了利用多模型进行协同标注的图像自动化标注(AutomaticImage Annotation,AIA)方法。为了验证AIA方法的普适性,文章选择了3个数据集(MNIST数据集、猫狗数据集、Cifar10数据集),并在每个数据集上训练了3个模型。使用Keras框架构建并训练这些模型,通过投票策略和加权投票策略进行样本标注。通过对比分析发现,加权投票策略效果最优。

基于3D打印技术的医学影像技术领域应用与开发研究

目的以CTA冠状动脉狭窄或梗死的仿真模型设计为例,实现病变组织和器官的三维建模。利用3D打印技术打印模拟器官或病变组织模型,用以精确、逼真、可视化地完整地展现人体组织器官的空间解剖结构,直观的判断病变类型,制定治疗方案,模拟手术,为临床治疗提供术前指导。方法将采集的临床图像数据数据用特定的方法导入逆向工程处理软件Mimics。运用Mimics的3D运算功能将图像分割提取并实施三维重建。将三维数字化模型输入3D打印设备以驱动设备完成模型。结果构建组织器官三维模型,研究将该模型导入3D打印机的有效方法。设计完成快速成型打印机,将3D打印技术应用于医学影像各专业的实践教学。结论该项技术可以应用于临床治疗和医学教育两个方面。在临床治疗中,该技术可实现计算机辅助设计,术前规划,术中导航。同时,可以将3D打印技术引入教学,与影像学科紧密结合,开设数据预处理与模型重建、3D打印技术的课程,可有效帮助学生学习理论知识,提升学生利用计算机辅助设计医疗仿真器具的能力。为社会培养具有“医、工”结合能力的复合型应用型人才。

3D打印技术在医学影像技术领域应用与开发的研究

目的以CTA冠状动脉狭窄或梗死的仿真模型设计为例,实现病变组织和器官的三维建模。利用3D打印技术打印模拟器官或病变组织模型,用以精确、逼真、可视化地完整地展现人体组织器官的空间解剖结构,直观的判断病变类型,制定治疗方案,模拟手术,为临床治疗提供术前指导。方法将采集的临床图像数据数据用特定的方法导入逆向工程处理软件Mimics。运用Mimics的3D运算功能将图像分割提取并实施三维重建。将三维数字化模型输入3D打印设备以驱动设备完成模型。结果构建组织器官三维模型,研究将该模型导入3D打印机的有效方法。设计完成快速成型打印机,将3D打印技术应用于医学影像各专业的实践教学。结论该项技术可以应用于临床治疗和医学教育两个方面。在临床治疗中,该技术可实现计算机辅助设计,术前规划,术中导航。同时,可以将3D打印技术引入教学,与影像学科紧密结合,开设数据预处理与模型重建、3D打印技术的课程,可有效帮助学生学习理论知识,提升学生利用计算机辅助设计医疗仿真器具的能力。为社会培养具有“医、工”结合能力的复合型应用型人才。