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基于迁移学习和卷积神经网络多网络颈动脉图像分类检测研究
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作者 隋小瑜 韩晶 +5 位作者 曹艳坤 米加 宋延云 王剑磊 王春 刘治 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期267-277,共11页
颈动脉超声检查是用于诊断斑块主要且方便的手段,从超声图像中准确获取关于斑块信息对于进一步临床诊断至关重要。由于超声仪器存在噪声的干扰以及人工技术操作差异,使得显示的切面图像不清晰、不标准,从而容易导致斑块的误检漏检。本... 颈动脉超声检查是用于诊断斑块主要且方便的手段,从超声图像中准确获取关于斑块信息对于进一步临床诊断至关重要。由于超声仪器存在噪声的干扰以及人工技术操作差异,使得显示的切面图像不清晰、不标准,从而容易导致斑块的误检漏检。本研究提出一种基于迁移学习和CNN的深度学习算法多网络组合实现对颈动脉斑块更准确识别的研究。首先选取颈动脉清晰和模糊的共计2591张纵切面超声图像通过ResNet网络进行管腔质量分类控制;进行管腔分类后,选取清晰的软斑和硬斑信息的纵切面图像共计1114张,通过基于迁移学习的RetinaNet网络对其进行颈动脉管腔和斑块的分类检测并使用Faster R-CNN和SSD网络进行对比实验。对于管腔分类网络,测试集分类准确率达到93%;对于管腔和斑块分类检测网络,使用113张测试集图像得到管腔检测的平均精度在交并比(IOU)值为0.5时达到1,在IOU值为0.75时达到0.988,平均召回率达到0.869,均高于Faster R-CNN和SSD网络;得到硬斑和软斑检测的平均精度在IOU=0.5时分别达到0.899和0.855,平均召回率分别达到0.609和0.578。在进行颈动脉斑块分类识别前,进行颈动脉管腔图像的质量分类控制,能够有效避免图像不清晰带来的斑块误检,提高斑块检测的正确性,并对后续进行颈动脉三维重建具有重要意义。 展开更多
关键词 颈动脉超声图像 管腔质量分类控制 管腔检测 斑块分类识别
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基于城镇化背景下的成都市郫筒镇林盘绿道网络体系构建 被引量:1
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作者 郭贞妮 彭慧 《四川建筑》 2018年第4期48-50,52,共4页
林盘作为川西农耕文化的体现,是全国特有的生态聚落。然而随着成都市城镇化快速发展,城市逐渐将林盘吞噬,传统的林盘空间正在消失。成都市内现有残存林盘未形成体系,功能结构不完善。因此关键在于建立联系廊道,绿道建设将促进林盘功能... 林盘作为川西农耕文化的体现,是全国特有的生态聚落。然而随着成都市城镇化快速发展,城市逐渐将林盘吞噬,传统的林盘空间正在消失。成都市内现有残存林盘未形成体系,功能结构不完善。因此关键在于建立联系廊道,绿道建设将促进林盘功能的发展和保护。经分析得出成都市郫筒镇中残存的零散林盘各具特征,具有良好研究价值。在相关实地调研基础上,考虑残存林盘存在不同程度的破坏与不同风格的保护,结合林盘类型与城镇基础设施建设特征营造不同价值的生产性景观,创造出符合时代发展的文化生产性景观和优质的"林盘—绿道"系统。 展开更多
关键词 林盘斑块分类治理 绿道选线 规划优化 生产性景观
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Correlation between Acute Coronary Syndrome Classification and Multi-detector CT Characterization of Plaque 被引量:1
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作者 Zhi-guo Wang Lu-yue Gai +6 位作者 Jing-jing Gai Ping Li Xia Yang Qin-hua Jin Yun-dai Chen Zhi-jun Sun Zhi-wei Guan 《Chinese Medical Sciences Journal》 CAS CSCD 2011年第2期85-90,共6页
Objective To determine if multi-detector CT (MDCT) characterization of plaque is correlated with the classification of acute coronary syndrome (ACS). Methods Altogether 1900 patients were examined by MDCT from De... Objective To determine if multi-detector CT (MDCT) characterization of plaque is correlated with the classification of acute coronary syndrome (ACS). Methods Altogether 1900 patients were examined by MDCT from December 2007 to May 2009, of whom 95 patients fulfilled the criteria of ACS. Those patients were divided into the discrete plaque group (n=61) and diffuse plaque group (n=34) based on the findings in MDCT. The clinical diagnosis of ACS and CT results were analyzed, including segment stenosis score, segment involvement score, 3-vessel plaque score, left main score, calcification score, and remodeling index. The incidences of major adverse cardiac events in follow-up period were also recorded. Results The patients of the diffuse plaque group were older than those of the discrete plaque group (P〈0.0001). The diffuse plaque group presented more cases of hypertension, peripheral artery disease, diabetes, and heart failure than discrete plaque group (all P〈0.05). All the 5 patients with ST-segment elevation myocardial infarction were found in discrete plaque group. The segment stenosis score of the discrete plaque group was lower than that of the diffuse plaque group (5.15±3.55 vs. 14.91±5.37, P〈0.001). The other four scores demonstrated signiflcant inter-group difference as well (all P〈0.05). The remodeling index of the discrete plaque group was higher (1. 12±0.16 vs. 0.97±0.20, P〈0.05). Follow-up data showed that major adverse cardiac events occurred more frequently in diffuse plaque group than in discrete group (29.41% vs. 11.48%, P=0.0288). Conclusions Characteristics of discrete and diffuse plaques may be significantly different among different classes of ACS. The diffuse plaque may present higher risk, correlated to higher mortality. The diagnosis of discrete and diffuse plaques by MDCT would provide a new insight into the prognosis and treatment of ACS. 展开更多
关键词 acute coronary syndrome coronary plaque multi-detector CT
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深度学习在血管内光学相干层析成像中的应用现状 被引量:8
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作者 孙正 王树雁 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第22期31-42,共12页
血管内光学相干层析成像(IVOCT)是目前分辨率最高的血管内成像技术,可以清晰地显示管腔的几何形态及具有近显微特征的血管壁结构。在临床常规应用中,对每段血管会获得数百或上千帧B扫描图像,而人工分析图像耗时费力,结果还可能受到临床... 血管内光学相干层析成像(IVOCT)是目前分辨率最高的血管内成像技术,可以清晰地显示管腔的几何形态及具有近显微特征的血管壁结构。在临床常规应用中,对每段血管会获得数百或上千帧B扫描图像,而人工分析图像耗时费力,结果还可能受到临床医生专业能力的影响。近年来,深度学习技术在医学影像领域不断取得重大突破,也被应用于IVOCT图像的自动分析和处理中。对深度学习在IVOCT研究中的应用现状进行了归纳和总结,主要包括图像分割、组织标定、斑块分类和目标检测,分析了目前存在的问题,并展望了未来可能的发展方向。 展开更多
关键词 血管内光学相干层析成像 深度学习 卷积神经网络 图像分割 组织标定 斑块分类 目标检测
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