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基于MRI单张图像的深度卷积神经网络对膝关节前交叉韧带撕裂的诊断价值
1
作者
崔东明
张镡月
+3 位作者
董浩
赵金柱
谭长龙
陶春生
《精准医学杂志》
2023年第5期447-450,共4页
目的建立基于膝关节MRI单张图像的深度卷积神经网络(DCNN)模型,并分析其诊断前交叉韧带(ACL)撕裂的价值。方法收集2017年1月1日—2022年6月30日海军第971医院GreatPACS影像存档与通信系统中1663例受检者的膝关节MRI图像,经一名骨科专科...
目的建立基于膝关节MRI单张图像的深度卷积神经网络(DCNN)模型,并分析其诊断前交叉韧带(ACL)撕裂的价值。方法收集2017年1月1日—2022年6月30日海军第971医院GreatPACS影像存档与通信系统中1663例受检者的膝关节MRI图像,经一名骨科专科医生在每例患者MRI图像中手动选取1张图像并进行ACL正常或撕裂(正常1111张,撕裂552张)标注。将所有图像按照83%和17%的比例随机分配到训练集(1383张)和测试集(280张)中,用以训练并测试搭建的ACL智能诊断DCNN模型。通过阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)、准确率、灵敏度、特异度、受试者工作特征曲线下面积(AUC)等指标评估模型性能。结果本研究成功设计并搭建了ACL智能诊断DCNN模型。该模型诊断ACL撕裂的PPV、NPV、准确率、灵敏度和特异度分别为52.99%、88.96%、73.93%、77.50%和72.50%,AUC值为0.602。结论基于MRI单张图像DCNN模型对于临床医生诊断ACL撕裂具有一定的辅助作用。
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关键词
前交叉韧带
撕裂伤
卷积神经网络
人工智能
深度学习
智能诊断
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职称材料
上海地区水利工程全生命周期管理情况分析
2
作者
刘星
张镡月
孙玥
《珠江水运》
2023年第5期53-55,共3页
本文针对上海地区水利工程的现状“建运”模式和全生命周期管理情况进行了研究,以水闸工程为例,对工程建设、运营和移交接管进行了分析,梳理了运维阶段常见工程遗留问题清单,并提出了全生命周期管理机制不足、管理目标和责任体系不连续...
本文针对上海地区水利工程的现状“建运”模式和全生命周期管理情况进行了研究,以水闸工程为例,对工程建设、运营和移交接管进行了分析,梳理了运维阶段常见工程遗留问题清单,并提出了全生命周期管理机制不足、管理目标和责任体系不连续、设备建设运营脱节、设施接管与运行养护脱节等问题。
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关键词
水利工程
全生命周期管理
建运模式
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职称材料
基于增强多尺度特征网络的图像去模糊
被引量:
10
3
作者
虞志军
王国栋
张镡月
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第22期256-263,共8页
现有的多尺度多阶段图像去模糊方法存在多尺度图像特征提取利用不充分和阶段加深导致特征信息丢失的问题。针对上述问题,提出了一种基于增强多尺度特征网络的图像去模糊方法。首先,提出一个多尺度残差特征提取模块,在两个分支中使用不...
现有的多尺度多阶段图像去模糊方法存在多尺度图像特征提取利用不充分和阶段加深导致特征信息丢失的问题。针对上述问题,提出了一种基于增强多尺度特征网络的图像去模糊方法。首先,提出一个多尺度残差特征提取模块,在两个分支中使用不同大小的卷积核扩大感受野,充分提取不同分辨率大小图像的特征信息。其次,提出跨阶段注意力模块,过滤和传递图像的关键特征。最后,设计类似于跳跃连接的跨阶段特征融合模块,弥补特征损失,同时融合来自不同大小输入图像的特征信息,丰富空间特征信息,以更好地处理纹理细节。在GoPro和HIDE数据集上的实验结果表明,所提方法能够很好地重建图像。
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关键词
图像去模糊
多尺度特征
跨阶段注意力机制
跨阶段特征融合
原文传递
题名
基于MRI单张图像的深度卷积神经网络对膝关节前交叉韧带撕裂的诊断价值
1
作者
崔东明
张镡月
董浩
赵金柱
谭长龙
陶春生
机构
青岛大学医学部
青岛大学计算机科学与技术学院
中国人民解放军海军第
出处
《精准医学杂志》
2023年第5期447-450,共4页
基金
海军后勤科研自主项目[北海保计(2023)22号]。
文摘
目的建立基于膝关节MRI单张图像的深度卷积神经网络(DCNN)模型,并分析其诊断前交叉韧带(ACL)撕裂的价值。方法收集2017年1月1日—2022年6月30日海军第971医院GreatPACS影像存档与通信系统中1663例受检者的膝关节MRI图像,经一名骨科专科医生在每例患者MRI图像中手动选取1张图像并进行ACL正常或撕裂(正常1111张,撕裂552张)标注。将所有图像按照83%和17%的比例随机分配到训练集(1383张)和测试集(280张)中,用以训练并测试搭建的ACL智能诊断DCNN模型。通过阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)、准确率、灵敏度、特异度、受试者工作特征曲线下面积(AUC)等指标评估模型性能。结果本研究成功设计并搭建了ACL智能诊断DCNN模型。该模型诊断ACL撕裂的PPV、NPV、准确率、灵敏度和特异度分别为52.99%、88.96%、73.93%、77.50%和72.50%,AUC值为0.602。结论基于MRI单张图像DCNN模型对于临床医生诊断ACL撕裂具有一定的辅助作用。
关键词
前交叉韧带
撕裂伤
卷积神经网络
人工智能
深度学习
智能诊断
Keywords
Anterior cruciate ligament
Lacerations
Convolutional neural network
Artificial intelligence
Deep learning
Intelligent diagnosis
分类号
R684.76 [医药卫生—骨科学]
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职称材料
题名
上海地区水利工程全生命周期管理情况分析
2
作者
刘星
张镡月
孙玥
机构
上海迅翔水利工程有限公司
出处
《珠江水运》
2023年第5期53-55,共3页
文摘
本文针对上海地区水利工程的现状“建运”模式和全生命周期管理情况进行了研究,以水闸工程为例,对工程建设、运营和移交接管进行了分析,梳理了运维阶段常见工程遗留问题清单,并提出了全生命周期管理机制不足、管理目标和责任体系不连续、设备建设运营脱节、设施接管与运行养护脱节等问题。
关键词
水利工程
全生命周期管理
建运模式
分类号
TV66 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
基于增强多尺度特征网络的图像去模糊
被引量:
10
3
作者
虞志军
王国栋
张镡月
机构
青岛大学计算机科学技术学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第22期256-263,共8页
基金
山东省自然科学基金(ZR2019MF050)
山东省高等学校优秀青年创新团队支持计划(2020KJN011)。
文摘
现有的多尺度多阶段图像去模糊方法存在多尺度图像特征提取利用不充分和阶段加深导致特征信息丢失的问题。针对上述问题,提出了一种基于增强多尺度特征网络的图像去模糊方法。首先,提出一个多尺度残差特征提取模块,在两个分支中使用不同大小的卷积核扩大感受野,充分提取不同分辨率大小图像的特征信息。其次,提出跨阶段注意力模块,过滤和传递图像的关键特征。最后,设计类似于跳跃连接的跨阶段特征融合模块,弥补特征损失,同时融合来自不同大小输入图像的特征信息,丰富空间特征信息,以更好地处理纹理细节。在GoPro和HIDE数据集上的实验结果表明,所提方法能够很好地重建图像。
关键词
图像去模糊
多尺度特征
跨阶段注意力机制
跨阶段特征融合
Keywords
image deblurring
multi-scale feature
cross-stage attention mechanism
cross-stage feature fusion
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MRI单张图像的深度卷积神经网络对膝关节前交叉韧带撕裂的诊断价值
崔东明
张镡月
董浩
赵金柱
谭长龙
陶春生
《精准医学杂志》
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
上海地区水利工程全生命周期管理情况分析
刘星
张镡月
孙玥
《珠江水运》
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于增强多尺度特征网络的图像去模糊
虞志军
王国栋
张镡月
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022
10
原文传递
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