深度学习在生物医药领域的应用
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| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21 | 2024-08-07 |
3D whole brain segmentation using spatially localized atlas network tiles
2019-07-01, NeuroImage
IF:4.7Q1
DOI:10.1016/j.neuroimage.2019.03.041
PMID:30910724
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研究论文 | 本文提出了一种基于空间定位图谱网络块（SLANT）的方法，用于高分辨率全脑分割 | 使用多个独立的三维全卷积网络（FCN）进行空间分布学习，并结合传统医学图像处理方法与深度学习，提高了分割性能并减少了计算时间 | NA | 提高全脑分割的性能和效率 | 全脑分割 | 计算机视觉 | NA | 深度卷积神经网络（CNN） | 三维全卷积网络（FCN） | MRI图像 | 5111个初始未标记扫描 | NA | NA | NA | NA |