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野外心理应急救援作业箱的研制
被引量:
2
1
作者
于宝国
白松
+2 位作者
张海龙
樊毫军
单学娴
《医疗卫生装备》
CAS
2017年第4期35-37,共3页
目的 :研制一种野外心理应急救援作业箱,提高灾害现场心理应急救援工作的效率。方法 :在勤务定位和功能设计的基础上,结合专家意见,确定心理应急救援所需的设备和药品,选用野战Ⅳ型作业箱并对其外部结构和内部布局进行优化。结果:野外...
目的 :研制一种野外心理应急救援作业箱,提高灾害现场心理应急救援工作的效率。方法 :在勤务定位和功能设计的基础上,结合专家意见,确定心理应急救援所需的设备和药品,选用野战Ⅳ型作业箱并对其外部结构和内部布局进行优化。结果:野外心理应急救援作业箱内集成了办公设备、心理诊疗设备、保障设备和心理急救药品,可进一步提高灾害现场心理应急救援工作效率。结论:野外心理应急救援作业箱设计科学、结构严密、体积较小、转运和使用方便,且箱内设备齐全、功能集成,可有效满足灾害事故现场心理应急救援作业需求,值得推广应用。
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关键词
心理应急救援
作业箱
野外作业
灾害现场
卫勤保障
暂未订购
基于非局域注意力和多任务学习的胸部X线片肺实质分割方法
被引量:
1
2
作者
熊亮
秦小林
刘欣
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
北大核心
2023年第5期912-919,共8页
肺实质的准确分割是计算机辅助影像学诊断肺部疾病的关键。随着深度学习技术的发展,基于全卷积网络的图像分割模型取得了很好的效果,但对于边缘模糊和肺实质密度不均匀的情形仍会误分割。针对该问题,本文提出一种基于非局域注意力机制...
肺实质的准确分割是计算机辅助影像学诊断肺部疾病的关键。随着深度学习技术的发展,基于全卷积网络的图像分割模型取得了很好的效果,但对于边缘模糊和肺实质密度不均匀的情形仍会误分割。针对该问题,本文提出一种基于非局域注意力机制和多任务学习的胸部X线片图像肺实质分割方法。首先,基于残差连接的编-解码卷积网络提取肺实质多层级语义特征信息并预测肺实质边界轮廓;其次,通过非局域注意力机制建立肺实质轮廓与全局语义特征信息之间的相关性并增强轮廓区域特征信息权重;再次,基于增强的特征信息进行多任务监督学习,实现肺实质的准确分割;最后,在JSRT和Montgomery公开数据集上验证了本文方法的有效性和模型泛化能力,对比其他几种代表性的分割模型,其Dice系数和准确性最大分别提高1.99%和2.27%。实验结果表明,通过增强特征信息中边界轮廓的注意力,能有效减少肺实质密度不均匀时的误分割并提高模糊边缘的分割精度。
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关键词
胸部X线片
肺实质分割
非局域注意力
多任务学习
原文传递
题名
野外心理应急救援作业箱的研制
被引量:
2
1
作者
于宝国
白松
张海龙
樊毫军
单学娴
机构
武警后勤学院附属医院
出处
《医疗卫生装备》
CAS
2017年第4期35-37,共3页
基金
武警部队后勤科研项目(WHKL15-15)
天津市科技计划项目(15PTGCCX00130)
文摘
目的 :研制一种野外心理应急救援作业箱,提高灾害现场心理应急救援工作的效率。方法 :在勤务定位和功能设计的基础上,结合专家意见,确定心理应急救援所需的设备和药品,选用野战Ⅳ型作业箱并对其外部结构和内部布局进行优化。结果:野外心理应急救援作业箱内集成了办公设备、心理诊疗设备、保障设备和心理急救药品,可进一步提高灾害现场心理应急救援工作效率。结论:野外心理应急救援作业箱设计科学、结构严密、体积较小、转运和使用方便,且箱内设备齐全、功能集成,可有效满足灾害事故现场心理应急救援作业需求,值得推广应用。
关键词
心理应急救援
作业箱
野外作业
灾害现场
卫勤保障
Keywords
psychological emergency rescue
task chest
field operation
disaster scene
medical service support
分类号
R82 [医药卫生—临床医学]
暂未订购
题名
基于非局域注意力和多任务学习的胸部X线片肺实质分割方法
被引量:
1
2
作者
熊亮
秦小林
刘欣
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学
东莞理工学院
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
北大核心
2023年第5期912-919,共8页
基金
四川省科技计划资助(2019ZDZX0006)
重庆市科卫联合科研项目(2021MSXM037)
中科院STS区域重点A类(KFJ-STS-QYZD-2021-21-001)。
文摘
肺实质的准确分割是计算机辅助影像学诊断肺部疾病的关键。随着深度学习技术的发展,基于全卷积网络的图像分割模型取得了很好的效果,但对于边缘模糊和肺实质密度不均匀的情形仍会误分割。针对该问题,本文提出一种基于非局域注意力机制和多任务学习的胸部X线片图像肺实质分割方法。首先,基于残差连接的编-解码卷积网络提取肺实质多层级语义特征信息并预测肺实质边界轮廓;其次,通过非局域注意力机制建立肺实质轮廓与全局语义特征信息之间的相关性并增强轮廓区域特征信息权重;再次,基于增强的特征信息进行多任务监督学习,实现肺实质的准确分割;最后,在JSRT和Montgomery公开数据集上验证了本文方法的有效性和模型泛化能力,对比其他几种代表性的分割模型,其Dice系数和准确性最大分别提高1.99%和2.27%。实验结果表明,通过增强特征信息中边界轮廓的注意力,能有效减少肺实质密度不均匀时的误分割并提高模糊边缘的分割精度。
关键词
胸部X线片
肺实质分割
非局域注意力
多任务学习
Keywords
chest
X-ray
Lung segmentation
Non-local attention
Multi-
task
learning
分类号
R816.4 [医药卫生—放射医学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
野外心理应急救援作业箱的研制
于宝国
白松
张海龙
樊毫军
单学娴
《医疗卫生装备》
CAS
2017
2
暂未订购
2
基于非局域注意力和多任务学习的胸部X线片肺实质分割方法
熊亮
秦小林
刘欣
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
北大核心
2023
1
原文传递
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