摘要:医学影像配准在医学诊断、治疗和手术规划中具有重要的作用,尤其在肿瘤治疗、放射疗法以及图像引导手术中,配准技术能够精确对齐不同模态或同模态下的影像,帮助医生获得更加准确的信息。传统的影像配准方法主要依赖于基于特征或基于变换模型的方法,虽然在某些情况下能实现较高的精度,但由于数据量的增加和影像复杂度的提高,传统方法的效率和适应性逐渐受到限制。随着深度学习技术的快速发展,尤其是卷积神经网络(CNN)和生
摘要:医学影像分析是医疗诊断和治疗中的关键环节,然而,图像数据的多样性和复杂性给算法的泛化能力带来了巨大挑战。不同医疗机构获取的影像数据由于成像设备、操作流程、患者人群等多方面的差异,导致数据分布不一致,进而影响算法在新领域中的性能。域适应技术旨在通过处理不同领域间的特征分布差异,提高算法在目标域中的泛化能力。本文系统性地探讨了域适应技术在医学影像分析中的应用,包括其在图像分割、目标检测和图像配准等方面
摘要:在现代医学中,医学影像与诊断报告的跨模态检索是一个具有重要意义的研究方向。随着深度学习技术的发展,跨模态检索方法在医学影像分析和诊断中得到了广泛应用和探索。本文综述了医学影像技术的发展历程,诊断报告生成的方法,跨模态检索技术的研究现状,并详细探讨了深度学习方法在其中的应用。通过对现有研究的梳理和分析,本文提出了一种基于深度学习的跨模态检索模型,并通过实验验证了其有效性。研究结果表明,该模型在医学影
摘要:三维医学影像技术近年来在医学研究中取得了显著进展,尤其是在肾脏滤过功能建模中的应用。本研究旨在探讨三维医学影像在肾脏滤过功能建模中的具体应用及其效果。通过系统的文献综述和实证研究,我们发现三维医学影像能够提供精准的肾脏结构和功能数据,为肾脏滤过功能的建模提供了强有力的支持。研究结果表明,基于三维医学影像的肾脏滤过功能模型在精度和可靠性方面均优于传统方法。本文还探讨了该技术在实际应用中的局限性及未来
摘要:在医学图像处理领域,图像分割是一个至关重要的任务。近年来,卷积神经网络(CNN)在图像分割任务中表现出色。然而,随着Transformer的引入,特别是Swin Transformer,在计算机视觉领域取得了显著进展。本研究旨在融合Swin Transformer与卷积神经网络,提出一种新的医学图像分割方法。通过对比实验,验证了该方法在多个医学图像数据集上的有效性和鲁棒性。结果表明,融合Swin