共被期刊论文引用了4次
您的检索式：您选中1篇文献正在查看引证文献汇总
|
|
|
题名
|
作者
|
年代
|
出处
|
被引量
|
| 1 | 人工智能在骨肌系统影像领域的研究进展显示文摘人工智能(AI)已成为计算机革命的新浪潮,被认为是包括医疗保健领域在内的许多行业的革命性技术。近年AI被推到了医学成像研究的前沿,这在很大程度上与计算学习能力的提高、大数据的挖掘以及神经网络体系结构的创新和改进有关。AI在医学影像中的作用主要是提高影像诊断医生工作效率,提高诊断准确率,降低医疗成本,同时还能进行疾病风险预测。本文主要归纳总结近年来AI在骨肌系统影像领域的研究进展,并分析其现实意义及未来展望。 | 李媛 张恩龙 李文娟 郎宁 袁慧书 | 2020 | 中国医学科学院学报2020，42，2： | 8 |
| 2 | 双能CT检测椎体压缩性骨折患者骨髓水肿的视觉和定量分析显示文摘目的:评估双能CT虚拟去钙(VNCa)技术对椎体压缩性骨折患者骨髓水肿的诊断性能。方法:2015年10月至2016年5月,筛选我院22名椎体压缩性骨折患者,所有患者都进行了双能CT检测,且接受双能CT(90 kV和150 kV带锡滤波器)和3-T磁共振(MR)成像。两名阅片者通过使用彩色编码图在视觉上评估所有椎体(n=163)是否存在VNCa图像上的异常骨髓衰减,并对VNCa图像上的CT值进行定量分析,即以MR图像作为参考标准对CT值进行受试者特性分析。结果:所有患者成功地进行了双能CT和MRI检查。在22名患者中,总共有163个椎骨(120个胸椎和43个腰椎)被列入评估,除非图像质量达不到诊断要求,否则所有的椎骨都不能被排除在评估之外。包括6例患者从胸1到胸12段椎体共52个椎骨,5例患者从胸9到腰5段的45个椎骨,5例患者从胸10到腰5段的40个椎骨,2例患者从胸11到腰5段的2个椎骨,4例病人从胸12到腰5段的24个椎骨。MRI显示共有10例患者的27个椎骨(16. 6%)骨髓水肿及12个患者的136个椎骨(83. 4%)为正常信号。双能CT发现了9例病人的24个椎骨(14. 7%)为骨髓水肿和13例患者的139个椎骨(85. 3%)为正常信号。结论:双能VNCa图像的视觉和定量分析能够显示对椎体压缩性骨折创伤性骨髓水肿的良好诊断。 | 曹茂盛 査云飞 陈爱华 | 2019 | 武汉大学学报(医学版)2019，40，4： | 7 |
| 3 | 随机森林和水平集的椎骨CT分割方法显示文摘由于椎骨间的形态差距较小、椎体的结构较为复杂,椎骨的CT图像分割处理近来成为医学研究的热门话题之一.本文针对脊柱CT图像水平集分割方法对初始轮廓敏感问题,提出了基于加权随机森林和水平集模型的有效椎骨CT分割方法WRF-CV(Wighted Random forest-Chan Vese).本文方法提取图像的SIFT特征,利用加权随机森林回归算法获得脊柱中心点位置,并将平稳控制演化速度和噪声敏感度的水平集分割模型初始轮廓置于预测中心点处,通过求解能量函数演化方程最小值来实现椎骨分割.本文对5190张CT图像进行了评估,方法在椎骨分割测试中得到较好的分割效果,可以更加有效准确地分割椎骨CT图像. | 陶永鹏 景雨 顼聪 | 2019 | 小型微型计算机系统2019，40，6： | 2 |
| 4 | 卷积神经网络在腰椎影像研究中的现状及进展显示文摘近年来随着人工智能(artificial intelligence,AI)学习能力的提升和相关医疗大数据的发展,越来越多被应用到了医学影像分析领域,逐渐成为分析医学影像的首选。已经用于辅助诊断肺结节、乳腺结节,特别是卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)已将肿瘤诊断与预测的准确率提高了15%~20%[1,2]。常见的机器学习的方法有支持向量机、随机森林和深度学习等。 | 田帅 王春杰 欧阳汉强 郎宁 姜亮(综述) 袁慧书(审校) | 2021 | 临床放射学杂志2021，40，8： | 1 |
您所在的机构暂未开通此部分的功能，请联系管理员