14、医学图像分类算法与跨模态表示学习研究

最新推荐文章于 2025-10-02 18:11:51 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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10-27 1291
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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。
计算机视觉与深度学习 ｜ 低照度图像处理算法综述：发展、技术与趋势
尘世冰封的专栏
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低照度图像处理技术旨在解决光照不足环境下图像质量退化问题，通过算法优化提升亮度、抑制噪声并恢复细节，已成为计算机视觉领域的核心研究方向。本文系统梳理该领域的发展历程、技术分类、应用场景及未来趋势，为相关研究与工程实践提供参考框架。低照度图像处理技术正处于从"能看"到"看懂"的关键转型期，未来需在理论突破、工程化落地与标准化建设三个维度协同推进，最终实现复杂光照环境下的全天候智能感知。
文献阅读-深度学习跨模态图文检索研究综述
Ricardo_PING的Blog
10-06 5538
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。
机器学习经典算法随机森林在医学影像肿瘤检测与分类中的应用与实现
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
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摘要： 本文探讨决策树与随机森林在肿瘤精准诊断中的应用，重点分析其在乳腺癌、肺结节及脑肿瘤分类中的技术实现。通过Bagging和特征随机选择，随机森林结合多棵决策树提升分类鲁棒性，并利用信息增益或基尼指数优化节点分裂。针对医学影像数据，研究详细阐述了预处理、特征提取（如形状、纹理）及模型训练流程，提供乳腺癌分类的完整代码示例，包括特征重要性分析。
深度学习：多模态与跨模态
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十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
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本文旨在系统性地介绍深度学习在跨模态检索中的应用技术。跨模态检索的基本概念和挑战深度学习模型在多模态数据处理中的应用主流跨模态检索算法原理和实现实际应用场景和性能评估本文采用从理论到实践的结构，首先介绍基础概念，然后深入算法原理，最后通过代码实例展示实际应用。各章节内容相互衔接，形成完整的技术体系。跨模态检索(Cross-modal Retrieval)：在不同模态数据(如图像和文本)之间建立关联并实现相互检索的技术模态(Modality)：数据的表现形式或类型，如图像、文本、音频等。
数据科学中的多模态学习：文本与图像融合
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随着互联网数据的爆炸式增长，单一模态数据（如图像或文本）已难以完整描述复杂场景。多模态学习通过融合文本的语义抽象能力与图像的视觉直观信息，成为解决跨模态检索、图像理解、智能交互等复杂任务的关键技术。本文系统梳理文本与图像融合的核心技术体系，涵盖基础理论、算法实现、实战应用及前沿趋势，为读者构建从原理到落地的完整知识框架。核心概念：解析多模态学习的基础理论与模态交互机制算法原理：从传统方法到深度学习模型的技术演进，附Python实现数学模型：形式化描述特征融合与跨模态对齐的核心公式项目实战。
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