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深度自注意力网络（Transformer）对输入信息全局特征和长距离相关性具有天然良好的建模能力，其与卷积神经网络（CNN）的归纳偏置特性具有较......
近些年来,以卷积神经网络技术为首的一批深度学习技术在自然图像处理领域崭露头角,特别在图像分类任务上,深度学习的方法已然超越......
随着现代医疗科学技术的快速发展,以及医疗设备的不断更新,医疗研究中出现了越来越多的医学图像,毫不夸张的说每天医学图像的增长......
近年来,全球肿瘤患者的数量呈急剧上升的趋势,其中,恶性肿瘤严重危害人类健康。该病若能被及时发现和早期诊断,则能有效提升患者的......
在医学领域中,通过医学影像图片来判断疾病类型已经成为日常诊断的方法之一。现有的解决方法有通过提取图像中边缘、纹理、形态学......
医学图像分析能有效地反映人体的健康情况,辅助医生诊断和治疗,因而受到了学者们的广泛关注。然而,由于医学图像涉及病人隐私,公开......
新型冠状肺炎给世界经济社会带来巨大的影响。医疗资源的分布不均以及医护人员短缺给医疗系统带来了巨大的压力。随着计算机技术的......
本文引入ResNet和GoogleNet模型进行比较,所提出的网络在三分类实验中在准确率、灵敏度和特异性都有优越性。相对于改进前的Google......
医学图像分类是医学图像分析中最重要的任务之一,在实际应用中,通常会面临样本集不平衡的问题,即不同类别间的样本数量存在较大差......
随着人们对特征选择算法的广泛关注和大量研究,特征选择中的过滤、封装以及二者混合模型已被广泛应用于不同领域中。近年来,以启发......
儿童和青少年的骨龄表明了他们的生长发育情况,骨龄评估在医学、体育、司法等领域有着广泛的应用。传统的骨龄评估临床方法是由医......
近些年来,随着深度学习概念的引入和与之相关的各种计算平台的不断涌现,使得其在图像、语音和自然语言处理中得到广泛的应用,并呈......
