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多图谱分割方法是目前生物医学领域应用最广泛、最成功的脑部MR图像自动分割技术之一。基于多图谱的分割技术主要包含图谱生成技术......
动态心电（Electrocardiogram,ECG）连续监测是实现心血管疾病早期检测的有效手段,心率（Heart Rate,HR）是心电信号中反映人体心脏搏动状......
针对传统的基于多图谱的医学图像分割过程中的相似度加权融合的方法没有考虑图谱集的干扰性和冗余性的不足, 提出一种基于两步图谱......
随着互联网的飞速发展,数据的爆炸式增长使人类迅速步入到大数据时代,网络是人们获取信息资源的一条重要途径。在网络上可以搜索到......
针对现有标签体系粒度粗和层级结构不明显的问题,提出了一种基于语义分析的自动化标签体系融合构建方法。该方法通过分析不同网站......
人类脑部包含多个重要结构,如海马体、小脑、杏仁核、脑干、尾状核等,这些结构影响着人的思维、意识。海马体结构的异常与病变会导......
海马体(Hippocampus)是人脑中的重要组成部分,海马体位于大脑丘脑和内侧颞叶之间,主要负责学习、记忆和空间定位。研究表明,多种精......
海马体是位于人体大脑丘脑与内侧颞叶之间的一个脑组织结构,主要负责人类的记忆、学习、情感控制以及空间方向定位等功能。同时,有......
猕猴大脑与人脑结构较为相似,某些高级功能例如视觉系统也与人相似,因此人们可以通过研究猕猴大脑来了解人脑的某些作用机制。此外......
用户画像是对用户信息标签化,用户形象具体化的过程,在智能营销、计算广告、个性化推荐等领域得到了广泛的应用。兴趣标签是用户画......
图像识别是计算机视觉领域一个典型的任务。相对于闭集假设下的图像识别任务,开集识别不仅能够识别训练数据集中的已知类别,而且能......
在人体的各组织器官中,大脑是目前所研究的最复杂的系统,也是最受欢迎的研究领域之一。脑部疾病通常有发病率高、致残率高、治愈率......
为有效提高海马体多图谱分割算法的精度,将U-Net卷积神经网络用于海马体MR多图谱分割的标签融合。算法在图谱选择阶段,计算互信息......
磁共振脑部图像的定量分析通常需要对脑部解剖结构进行精确可靠的自动分割,基于多图谱的脑部核磁共振(MRI)图像自动分割方法是解决......
针对图谱标签融合问题，提出了一种基于SVM的多尺度图像块表示的标签融合方法。该方法将MRI图像中的每个体素用其邻域的一个多尺度图......
脑MR图像分割已经成为医学相关领域研究的热点和难点,是辅助相关疾病临床诊断和医学研究的不可或缺的一项关键技术。目前,比较有效......
心脏在人体循环系统中负责泵送血液,是人体最重要的器官之一,而心血管疾病却严重地威胁到了人类的健康。计算机化X射线断层摄影(Co......
人脑磁共振图像(magnetic resonance imaging,MRI)分割算法易受图谱错误标签的影响,为减少错误标签对标签融合准确度的影响,提高人......
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海马体位于大脑皮层之下的内侧颞叶边缘,是人类与其它脊椎动物大脑中的重要组织,其功能与短期记忆、认知、情绪有关,因此研究海马......
针对现有标签体系粒度粗和层级结构不明显的问题,提出了一种基于语义分析的自动化标签体系融合构建方法。该方法通过分析不同网站......
随着互联网的发展,尤其是Web2.0的发展,标签技术在各种网站中得到广泛的应用,给网络资源打上简短的文字标签能极大方便人们对海量......
新奇检测是识别一个新的数据点是一个内部点还是一个离群点的问题。检测准确率不仅取决于神经网络模型的理论和算法,还受限于数据......
