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CT影像诊断在临床医学中的应用价值肝癌是一种慢性的恶性，早期症状往往不是很明显，不容易早期确诊，易于一些其他疾病相混肴，如肝硬变、肝脓肿、囊肿、等，因此只凭一些临床诊断和简单的仪器检查很容易误诊，耽误病人的最佳治疗时间，当确诊为肝癌往往已经到了晚期。
摘要：现代医学越来越离不开医学图像信息、医疗设备或系统的支持，在医学图像处理和医学设备中，超声成像、CT、磁共振、外科手术、中医舌像诊断都与计算机图像处理技术息息相关。关键词：计算机技术；医学图像；图像处理技术中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)15-3696-02The...
因此,本文考虑将近些年来新兴的压缩感知理论(CompressiveSensing,CS)应用在CT图像重建算法上,以求在稀疏投影的情况下,能够重建出清晰度高,细节保留较完整的医学图像。.本研究在前人研究的迭代重建算法的基础上,针对联合迭代重建算法(SART)容易产生条纹干扰的...
【摘要】自1895年伦琴发现X射线并应用于疾病的检查以来，X线诊断就成为医学领域不可或缺的重要诊断手段，在整个医学发展过程中都扮演着举足轻重的角色。随着科学技术日新月异，越来越多的新技术涌现出来，不仅扩大…
图像处理技术在医学领域中的应用及发展.doc,图像处理技术在医学领域中的应用及发展中图分类号：R1文献标识码：A文章编号：1008-925X(XX年代发展起来的一门新兴学科。近几十年来，由于大规模集成电路和计算机科学技术的迅猛发展，离散数学...
不过,医学影像数据质量参差不齐,人工标注难度大等行业性难题,导致AI在医学上的学习和应用面临诸多挑战。在此次MICCAI2019中,腾讯旗下两大AI实验室——腾讯AILab与腾讯优图实验室分别从深度学习效率提升,以及医学临床应用角度进行创新性研究,各入选4篇论文。
由于深度学习网络强大的非线性建模能力以及医学图像本身信息量大，特征特征丰富，模态种类多的特点，深度学习网络在医学图像上的应用现在还挺多的，我知道的比如在诊断方面，利用ct,petmri,造影图像判断病人是否患有某种疾病，研究的比较热点的有恶性，包括肺癌，肝癌，癌，判断...
深度学习在医学影像上的应用（一）——分类.目前人工智能是最火热的领域，而深度学习是人工智能中最璀璨的分支，已经在自然图像上取得了阶段性进展。.今天我将分享深度学习在医学影像上的应用最近进展，这一篇主要说一下从2015年到现在深度学习在...
汇医慧影携手东软在《大数据（BigDataResearch，BDR）》期刊发表综述论文，对人工智能在医学影像中的研究与应用进行总结和展望，并着重介绍了人工智能在医学影像领域最新的研究与应用进展，包括：1）智能医学成像设备，包括快速医学影像成像方法、医学图像质量增强方法及医学成像智能…
期刊论文[1]CT对于早期尘肺病诊断的临床意义探讨[J].蔡晖.影像研究与医学应用.2019(01)[2]高仟伏X线胸片与DR胸片在煤工尘肺阴影评价和诊断分期的对比[J].李巍伟.中国工业医学杂志.2018(03)[3]优化辐射剂量在数字化X射线摄影床旁胸部摄影的效果研究
CT影像诊断在临床医学中的应用价值肝癌是一种慢性的恶性，早期症状往往不是很明显，不容易早期确诊，易于一些其他疾病相混肴，如肝硬变、肝脓肿、囊肿、等，因此只凭一些临床诊断和简单的仪器检查很容易误诊，耽误病人的最佳治疗时间，当确诊为肝癌往往已经到了晚期。
摘要：现代医学越来越离不开医学图像信息、医疗设备或系统的支持，在医学图像处理和医学设备中，超声成像、CT、磁共振、外科手术、中医舌像诊断都与计算机图像处理技术息息相关。关键词：计算机技术；医学图像；图像处理技术中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)15-3696-02The...
因此,本文考虑将近些年来新兴的压缩感知理论(CompressiveSensing,CS)应用在CT图像重建算法上,以求在稀疏投影的情况下,能够重建出清晰度高,细节保留较完整的医学图像。.本研究在前人研究的迭代重建算法的基础上,针对联合迭代重建算法(SART)容易产生条纹干扰的...
【摘要】自1895年伦琴发现X射线并应用于疾病的检查以来，X线诊断就成为医学领域不可或缺的重要诊断手段，在整个医学发展过程中都扮演着举足轻重的角色。随着科学技术日新月异，越来越多的新技术涌现出来，不仅扩大…
图像处理技术在医学领域中的应用及发展.doc,图像处理技术在医学领域中的应用及发展中图分类号：R1文献标识码：A文章编号：1008-925X(XX年代发展起来的一门新兴学科。近几十年来，由于大规模集成电路和计算机科学技术的迅猛发展，离散数学...
不过,医学影像数据质量参差不齐,人工标注难度大等行业性难题,导致AI在医学上的学习和应用面临诸多挑战。在此次MICCAI2019中,腾讯旗下两大AI实验室——腾讯AILab与腾讯优图实验室分别从深度学习效率提升,以及医学临床应用角度进行创新性研究,各入选4篇论文。
由于深度学习网络强大的非线性建模能力以及医学图像本身信息量大，特征特征丰富，模态种类多的特点，深度学习网络在医学图像上的应用现在还挺多的，我知道的比如在诊断方面，利用ct,petmri,造影图像判断病人是否患有某种疾病，研究的比较热点的有恶性，包括肺癌，肝癌，癌，判断...
深度学习在医学影像上的应用（一）——分类.目前人工智能是最火热的领域，而深度学习是人工智能中最璀璨的分支，已经在自然图像上取得了阶段性进展。.今天我将分享深度学习在医学影像上的应用最近进展，这一篇主要说一下从2015年到现在深度学习在...
汇医慧影携手东软在《大数据（BigDataResearch，BDR）》期刊发表综述论文，对人工智能在医学影像中的研究与应用进行总结和展望，并着重介绍了人工智能在医学影像领域最新的研究与应用进展，包括：1）智能医学成像设备，包括快速医学影像成像方法、医学图像质量增强方法及医学成像智能…
期刊论文[1]CT对于早期尘肺病诊断的临床意义探讨[J].蔡晖.影像研究与医学应用.2019(01)[2]高仟伏X线胸片与DR胸片在煤工尘肺阴影评价和诊断分期的对比[J].李巍伟.中国工业医学杂志.2018(03)[3]优化辐射剂量在数字化X射线摄影床旁胸部摄影的效果研究
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