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使用深度学习从超声心动图中智能诊断儿童房间隔缺损
背景：房间隔缺损（ASD）是最常见的先天性心脏病之一。经胸超声心动图诊断ASD主观性强且耗时。方法：本研究旨在评估使用端到端卷积神经网络基于彩色多普勒超声心动图静态图像自动检测儿童 ASD 的可行性和准确性。所提出的深度可分离卷积模型通过标准视图中的静态彩色多普勒图像识 …
6月 27, 2024 儿童超声心动图
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使用深度学习从超声心动图中智能诊断儿童房间隔缺损
使用运动引导可变形对齐和多分辨率融合的心脏电影磁共振重建
心脏电影磁共振成像（MRI）是评估心脏功能和血管异常的重要手段之一。减轻图像重建过程中出现的伪影并加速心脏电影 MRI 采集以获得高质量图像非常重要。开发了一种新颖的端到端深度学习网络来改进心脏电影 MRI 重建。首先，采用 U-Net 获取 k 空间中的初始重建图像。 …
6月 21, 2024 磁共振重建
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使用运动引导可变形对齐和多分辨率融合的心脏电影磁共振重建
从儿童超声心动图视频中智能检测左心室肥厚
左心室肥肥厚(LVH) 是与心血管不良事件相关的常见临床表现。仅依靠主观判断，很难及时准确地诊断轻度 LVH。定量测量室间隔和左心室后壁来诊断轻度 LVH 是一个费时费力的过程，且容易出错。提出一种快速自动端到端诊断轻度 LVH 的新方法。我们提出了一种检测轻度 LVH …
5月 5, 2024 儿童超声心动图
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从儿童超声心动图视频中智能检测左心室肥厚
使用多实例学习基于超声视频检测儿童房间隔缺损
胸部超声心动图（TTE）可提供充足的心脏结构信息、评估血流动力学和心脏功能，是房间隔缺损（ASD）检查的有效方法。本文旨在研究一种基于心脏超声视频的深度学习方法辅助ASD诊断。我们选择了儿童心脏超声中四个标准视图来识别房间隔缺损；四个标准视图如下：心房间隔肋下矢状 …
2月 12, 2024 儿童超声心动图
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使用多实例学习基于超声视频检测儿童房间隔缺损
EDMAE：一种用于儿童超声心动图标准切面识别的高效解耦掩码自编码器
本文介绍了高效解耦掩码自编码器（EDMAE），这是一种用于识别儿童超声心动图标准切面的新型自监督方法。EDMAE引入了一种基于编码器-解码器结构的新代理任务。EDMAE编码器由教师和学生编码器组成。教师编码器提取掩码图像块的潜在表征，而学生编码器提取可见图像块的潜在表 …
8月 1, 2023 超声心动图
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EDMAE：一种用于儿童超声心动图标准切面识别的高效解耦掩码自编码器
LOANet：使用对象注意从无人机航拍遥感图像中提取建筑物和道路的轻量级网络
通过深度学习从无人机遥感图像中提取建筑物和道路的语义分割成为测绘领域比传统手动分割更高效、更便捷的方法。 为了使模型轻量化并提高模型精度，提出了一种针对无人机航空遥感图像的建筑物和道路的轻量级网络使用对象注意（LOANet）。 所提出的网络采用编码器-解码器架构，其中开 …
7月 11, 2023 遥感
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LOANet：使用对象注意从无人机航拍遥感图像中提取建筑物和道路的轻量级网络
基于GCAttention的编码器和双向互学习Transformer的手写数学表达式识别
将手写数学表达式识别为 Latex 是一项图像到序列的任务。 最近的研究表明，编码器-解码器模型非常适合这一挑战。 许多基于这种结构的创新模型已经被提出，特别是在解码器上。 在解码器中使用了注意机制和双向互学习等。 而且我们的模型还改进了编码器。 …
10月 27, 2022 手写识别
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基于GCAttention的编码器和双向互学习Transformer的手写数学表达式识别