14、医学图像分类算法与跨模态表示学习研究

于 2025-07-07 10:21:34 发布
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分类专栏： 医学影像与AI：从数据到诊断的桥梁 文章标签： 医学图像分类 肺癌结节分类 跨模态表示学习
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医学图像分类算法与跨模态表示学习研究

在医学图像分析领域，肺癌结节分类和跨模态图像分类是两个重要的研究方向。下面将详细介绍相关算法和方法。

肺癌结节分类算法

提出了一种新颖的CFBC结节分类算法，该算法联合使用GLCM纹理描述符、傅里叶形状描述符和深度卷积神经网络（DCNN）学习的特征，以区分恶性和良性肺结节。

算法性能对比
分类方法 准确率(%) 敏感度(%) 特异度(%)
Arai et al. (2012) 78.00 / /
Hua et al. (2015) / 73.30 78.70
Kumar et al. (2015) 75.01 83.35 /
Orozco et al. (2015) 82 90.90 /
本文方法 86
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深度学习在医学图像分类中的应用
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深度学习在医学图像分类中的应用 关键词： 深度学习，医学图像分类，卷积神经网络，循环神经网络，注意力机制，跨模态学习 摘要： 本文将深入探讨深度学习在医学图像分类中的应用。
AI人工智能领域跨模态学习：开启全新技术纪元
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本文旨在全面介绍跨模态学习这一AI前沿领域，涵盖其基本概念、技术原理、实现方法和应用场景。我们将重点关注跨模态学习如何实现不同数据模态间的信息转换与融合。文章首先介绍跨模态学习的基本概念，然后深入探讨其技术原理和实现方法，接着通过实际案例展示其应用，最后讨论未来发展趋势和挑战。模态(Modality)：指不同类型的数据表现形式，如文本、图像、音频、视频等跨模态学习(Cross-modal Learning)：让AI系统能够理解和关联不同模态数据的技术。
经典跨模态医学图像分割论文分享 DN GM-Guided-DG
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跨模态医学图像分割是医学图像分析领域中的一个重要研究方向，主要针对在不同成像模态（如CT、MRI、PET等）下对医学图像进行自动分割的问题。不同的医学成像技术提供了不同的组织或病变信息，由于这些成像技术各自的优缺点，医疗诊断通常需要结合多种模态的图像进行综合分析。跨模态图像分割存在着模态间差异，标注数据的稀缺，数据分布不一致等挑战，研究人员提出了多种技术和方法，以推动该领域的发展。这些技术不仅提升了模型的鲁棒性和泛化能力，也为实际临床应用提供了重要支撑。
文献阅读-深度学习跨模态图文检索研究综述
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跨模态检索是多模态学习的重要分支，其目的在于挖掘不同模态样本之间的关系，即通过一种模态样本来检索具有近似语义的另一种模态样本。首先，聚焦于深度学习跨模态图文检索研究的最新进展，对基于实值表示学习和基于二进制表示学习方法的发展动态进行了详细介绍，其中，基于实值表示的方法用于提升跨模态语义相关性，进而提高跨模态检索准确度，基于二进制表示学习的方法用于提升跨模态图文检索效率，减小存储空间；其次，总结了跨模态检索领域常用的公开数据集，对比了不同算法在不同数据集上的性能表现。
深度学习：多模态与跨模态
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多模态”和“跨模态”是另外两个容易混淆的术语，“多模态”和“跨模态”都是处理多种数据类型或特征的术语，但“多模态”更关注同时处理多种数据类型的算法，而“跨模态”更侧重于将一种数据类型映射到另一种数据类型进行处理。
用于病理图像诊断的跨尺度多实例学习|文献速递-基于深度学习的医学影像分类，分割与多模态应用
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然而，这种处理通常是在单一尺度（例如，20×放大倍数）下进行的，忽视了跨尺度信息，而这种信息对病理医生的诊断至关重要。右侧面板中的箱线图展示了不同尺度下的注意力分数分布，证明了跨尺度注意力机制在多个尺度上提供分数的可靠性，并展示了其定位特定尺度知识的能力。此外，右侧面板中的箱线图展示了不同尺度下的注意力分数分布，验证了跨尺度注意力机制在生成多尺度分数方面的可靠性。b. 我们的解决方案通过跨尺度注意力图识别重要区域，并通过跨尺度注意力分数的加权聚合，将跨尺度特征融合为跨尺度表示，用于病理图像的诊断。
机器学习_深度学习毕设题目汇总——图像分类
MetaGrad的博客
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下面是该类的一些题目： 题目 基于三维卷积神经网络的高光谱遥感图像分类技术研究 基于判别性特征学习的极化SAR图像分类 基于卷积神经学习表征框架的高光谱图像分类 基于卷积神经网络与邻域相关性的SAR图像分类算法研究 基于卷积神经网络的图像分类研究 基于卷积神经网络的图像分类研究 基于反馈网络的高光谱图像分类方法研究 基于堆栈稀疏自编码网络的空谱联合高光谱图像分类 基于多元局部信息增强的复杂图像分类与目标检测 基于多尺度空谱融合网络的高光谱图像分类 基于
多模态医学图像数据集
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由国际生物医学成像研讨会（ISBI）举办，是一个包含多个医学图像分析任务和数据集的竞赛平台，其中有一些任务涉及到多模态医学图像的分割、配准和融合，如head and neck cancer segmentation、domain adaptation for segmentation等。多模态医学图像数据集是指包含不同模态（如CT、MRI、PET等）的医学图像的数据集，它们可以提供更多的信息和视角，有助于医学图像分析和诊断。:其中提供了一些CT和MRI图像的数据集，可以用于医学图像融合研究。
图片/文字/视频跨模态检索综述
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx0 引言在过去的二十几年里，不同类型的媒体数据如文 本、图像和视频迅速增长。通常，这些...
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在基于深度学习的图像分割任务中，选择合适的数据集至关重要。描述：Pascal VOC 2012 是一个广泛使用的数据集，包含20个类别，用于物体检测和语义分割任务。图像数量：大约有10,582张图像，分为训练、验证和测试集。Cityscapes描述：Cityscapes 数据集专注于城市街景的分割，包含5000张高质量标注的图像，以及20000张粗略标注的图像。图像数量：训练集有2975张，验证集有500张，测试集有1525张。COCO描述。
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标题中提到的“基于多模态深度学习的跨模态哈希算法”涉及的是计算机视觉和机器学习领域内的先进技术。跨模态哈希（Cross-Modal Hashing）是一种有效的检索技术，它旨在实现不同模态（如文本、图像、音频等）之间的...
19、医学图像分析：跨模态地标检测与多标签ILD检测算法
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本文探讨了医学图像分析中的两项关键技术：跨模态解剖地标检测与多标签间质性肺病（ILD）模式检测。跨模态地标检测利用HUGO特征，在无需复杂预处理的情况下展现出对强度变换的鲁棒性和不变性，适用于数据稀缺或时间紧迫的场景；而多标签ILD检测通过多标签深度回归和基于Fisher向量编码的无序池化方法，能够同时识别多种ILD模式，并在LTRC数据集上取得了高AUC分数。研究不仅总结了两种方法的技术挑战与解决方案，还展望了其未来在临床应用和技术融合中的发展趋势。
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