7、基于CNN的多模态医学图像检索及脑部肿瘤区域识别

最新推荐文章于 2025-09-22 15:39:35 发布
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分类专栏： 深度学习赋能智慧医疗 文章标签： CNN 医学图像检索 AlexNet
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基于CNN的多模态医学图像检索及脑部肿瘤区域识别

1. AlexNet模型训练

为了训练AlexNet模型，创建了三个模型，分别进行100、500和1000个周期的训练。从表1中可以看出，三个模型中最佳验证准确率为99.29%，出现在第75个周期。因此，使用第75个周期的权重从密集层（即输出层之前的FC8）提取特征图。

训练周期 训练时长（秒） 验证准确率（%） 收敛周期
100 6931 99.29 75
500 34708 99.25 425
1000 68892 99.21 103

LeNet的F6特征层和AlexNet的FC8特征层将从医学数据库中的每张图像中提取84和1000个特征。这些特征存储在特征数据库中。

2. 医学图像检索结果与讨论

2.1 基于相似度指标的图像检索

在对训练数据集进行特征提取后，需要将查询图像的特征集与训练数据库的特征进行相似度比

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第23篇：AI技术实战：基于深度学习的图像识别与分类
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-08 1198
深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像识别和分类任务中表现出色。通过TensorFlow和Keras，我们可以轻松构建和训练CNN模型，并通过迁移学习利用预训练模型提升性能。数据预处理、模型选择和性能优化是提升图像识别性能的关键。希望本文的代码示例和注意事项能帮助你更好地理解和应用深度学习技术。接下来，我们将继续探索更多AI技术实战案例。
基于多模型融合的脑肿瘤医学影像分类系统研究
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随着医学影像数据量的爆炸式增长以及对脑肿瘤精准诊断需求的不断提升，传统单一模型在脑肿瘤影像分类任务中逐渐暴露出局限性。本文提出一种融合支持向量机（SVM）与三种神经网络模型（卷积神经网络 CNN、小波神经网络 WNN 和自定义前馈神经网络）的脑肿瘤影像分类系统。在特征提取层面，针对 SVM 采用 HOG 特征，神经网络则基于原始图像数据进行自动特征学习；在模型构建方面，对各模型架构进行详细设计与优化。通过严格的对比实验，系统分析各模型的分类性能、泛化能力以及在不同样本特征下的表现差异。实验结果显示，SVM
[深度学习论文学习笔记]多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法
Slientsake的博客
06-24 4228
多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法 论文：http://www.photon.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=22355 摘要：针对目前传统方法脑肿瘤检测准确率低的问题，提出一种基于深度学习的三维脑肿瘤检测方法.首先将不同模态的脑肿瘤磁共振成像影像进行融合，获取不同模态下的脑肿瘤病灶三维空间特征；然后在卷积层和池化层之间增加实列归一化层，提高网络的收敛速度，缓解过拟合的问题；并对损失函数进行改进，采用加权损失函数加
6、基于卷积神经网络的多模态医学图像检索技术解析
yolo5detector的博客
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本文深入解析了基于卷积神经网络（CNN）的多模态医学图像检索技术，涵盖CNN的基本架构、LeNet与AlexNet模型对比、训练流程及优化策略。通过构建包含15类医学图像的大规模数据库，采用Keras与TensorFlow框架在GPU环境下进行模型训练，系统分析了SGD、AdaGrad和Adam等优化器在LeNet上的性能表现，最终选定Adam优化器在68轮训练后达到98.82%的验证准确率。研究还探讨了训练轮次对过拟合的影响，并提出了完整的CBMIR任务流程。该技术可广泛应用于疾病诊断、医学研究与教学培训
9、多模态技术和融合方法在医学图像分析中的应用
m0n1o2p的博客
06-17 72
本文探讨了多模态技术和融合方法在医学图像分析中的应用，介绍了CT、MRI、PET等不同成像模态的特点及其整合优势，并详细阐述了包括图像配准、特征提取与融合在内的关键技术。文章还讨论了面临的挑战及解决方案，并展示了实际应用场景以及前沿研究成果，如深度学习和云计算在该领域的应用。
7、生物医学图像分类与检索技术综述
ios99的博客
09-22 33
本文综述了生物医学图像分类与检索技术的研究现状与发展，涵盖基于内容的图像检索（CBIR）和医学图像检索系统（CBMIR）的核心方法，分析了单模态与多模态深度学习模型在CT、MRI、X射线等医学影像中的应用。文章介绍了传统与深度学习分类技术，包括CNN、SVM、BoVW等算法，并探讨了HOG、SIFT、SURF等特征描述符的作用与比较。同时，讨论了语义差距、数据标注、计算资源等挑战，展望了多模态融合、可解释性模型及边缘-云计算协同等未来发展方向，强调人工智能在提升医疗诊断效率与准确性方面的巨大潜力。
基于图像识别的医学影像大数据诊断系统的设计与实现
Candy5204的博客
03-18 1280
标题:基于图像识别的医学影像大数据诊断系统的设计与实现内容:1.摘要 随着医学影像技术的快速发展，医学影像数据量呈爆炸式增长，传统的人工诊断方式在处理海量数据时效率低下且容易出现误差。本研究的目的是设计并实现一个基于图像识别的医学影像大数据诊断系统，以提高诊断效率和准确性。方法上，系统采用先进的图像识别算法，对医学影像大数据进行特征提取和分析，并结合机器学习模型进行诊断预测。通过对大量真实医学影像数据的测试，结果表明该系统能够快速、准确地识别多种疾病特征，诊断准确率达到了 90%以上。结论是，基于图像识别的
3、基于深度学习的医学图像分割技术解析
g8f9d0s1a2的博客
09-09 36
本文系统解析了基于深度学习的医学图像分割技术，涵盖其基本概念、主要挑战与局限，并详细介绍了主流的深度学习架构，包括全卷积网络（FCN）、U-net、残差网络（ResNet）、密集连接网络（DenseNet）、循环神经网络（RNN）以及生成对抗网络（GAN）在半监督分割中的应用。文章还探讨了从2D到3D分割的发展趋势，分析了交叉熵、Dice及组合损失函数对分割性能的影响，最后展望了多模态融合、无监督/半监督学习、模型可解释性和实时分割等未来发展方向，全面展示了该领域的研究现状与前景。
基于Cloudflare Worker的AI图片生成脚本
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/0762049f320f 的源码改编 CloudFlare-AI-image 基于Cloudflare Worker的AI图片生成脚本 "DS-8-CF": "@cf/lykon/dreamshaper-8-lcm" "SD-XL-Bash-CF": "@cf/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0" "SD-XL-Lightning-CF": "@cf/bytedance/stable-diffusion-xl-lightning" "FLUX.1-Schnell-CF": "@cf/black-forest-labs/flux-1-schnell" "SF-Kolors": "Kwai-Kolors/Kolors" 五种可选文生图模型，默认SD-XL-Bash-CF，推荐FLUX.1-Schnell-CF 效果最好，但有每日使用限制 部署该脚本需要绑定Workers AI，增加KV命名空间并绑定到IMAGE_KV。 接口格式兼容openai，可在任意支持openai的客户端内使用。 SF_TOKEN为硅基流动平台的api token，需要提前申请，不使用可不填写。 CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare配置) CloudFlare...
Frida 实现拦截okhttp的脚本
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/2648591521fb OkHttpLogger-Frida Frida 实现拦截okhttp的脚本 使用说明 ① 首先将 拷贝到 目录下。 okhttpfind.dex源码链接 执行命令启动 可追加 保存到文件 ② 调用函数开始执行 find() 要等完全启动并执行过网络请求后再进行调用 hold() 要等完全启动再进行调用 history() & resend() 只有可以重新发送的请求 函数： 原理： 由于所有使用的框架的App发出的请求都是通过发出的，那么我们可以hook此类拿到和, 也可以缓存下来每一个请求的对象，进行再次请求，所以选择了此处进行hook。 前新增，根据特征类寻找是否使用了库，如果没有特征类，则说明没有使用; 找到特征类，说明使用了的库，并打印出是否被混淆。 抓取打印的样例 例子1 例子2 okhttp_find结果样例 详情见动图吧！ 如有问题，请 issues 因为覆盖了的所有功能，所以放弃了 免责声明 仅做学习交流! 请勿商用!! 若因使用本服务与相关软件官方造成不必要的纠纷，本人概不负责! 本人纯粹技术爱好，若侵相关公司的权益，请告知删除! 特别感谢 https://.com/r0ysue/AndroidSecurityStudy
【WYRMS dbfirst 版】权限框架落地即用，零踩坑！.zip
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GE PACSystem IC695CPE400 9.40升级固件
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【创建计算机断层扫描金属制品】创建的计算机断层扫描金属伪影、该模拟为平行束CT（Matlab代码实现）
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【创建计算机断层扫描金属制品】创建的计算机断层扫描金属伪影、该模拟为平行束CT（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了如何通过Matlab代码实现平行束CT（计算机断层扫描）系统中金属伪影的创建与模拟，重点在于构建包含金属物体的投影数据，并利用重建算法生成带有典型金属伪影的CT图像。该过程涵盖了投影数据生成、金属区域识别、伪影引入及图像重建等关键步骤，适用于医学影像处理与CT成像算法研究领域。文档还附带了相关资源的网盘链接，便于获取完整的代码与数据支持。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学影像处理、CT成像算法研究或相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和理解CT成像中金属伪影的形成机制；②掌握平行束CT投影与重建的基本流程；③为后续伪影校正算法的研究提供仿真数据基础； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注投影生成与重建环节，通过调整金属插入方式和参数设置观察伪影变化，加深对CT成像物理过程的理解。
shiyan8.pdf
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【SCI一区论文复】基于SLSPC系列的高阶PT-WPT无线电能传输系统研究（Matlab代码实现）
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【SCI一区论文复】基于SLSPC系列的高阶PT-WPT无线电能传输系统研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于SLSPC系列的高阶PT-WPT无线电能传输系统研究”展开，重点复现SCI一区论文中的核心技术，通过Matlab代码实现高阶无线电能传输系统的建模与仿真。研究聚焦SLSPC拓扑结构在恒压-恒流（CV/CC）输出特性方面的优势，深入分析系统的传输效率、耦合特性、频率分裂现象及参数敏感性，并探讨其在高功率、长距离无线充电场景中的应用潜力。文中详细给出了系统数学建模、参数设计、仿真验证等关键步骤，旨在帮助读者掌握先进无线电能传输技术的核心原理与实现方法。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制理论基础，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事无线电能传输、新能源充电技术等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解SLSPC型无线电能传输系统的恒压恒流输出机理；②掌握高阶WPT系统的建模、仿真与性能分析方法；③复现SCI一区论文成果，为后续科研创新提供技术基础和代码参考；④应用于无线充电、电动汽车、植入式医疗设备等领域的系统设计与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段分析系统模型构建过程，重点关注谐振参数设计、传输特性仿真及效率优化策略，同时可拓展研究不同耦合条件下的系统行为，以深化对高阶WPT系统动态特性的理解。
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opencv系列算子，使用Python构建
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京墨文库（鸿蒙版）- 中华文化阅读 APP
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一个完全基于 HarmonyOS 原生技术栈开发的“京墨文库”原生应用，主要功能是集中展示和阅读中华传统文化内容。 应用内涵盖诗词、成语、汉字、名句、歇后语、传统节日、二十四节气、中国传统色等多种文化主题，适合日常学习传统文化内容。
DTNP与NSCT在Matlab下的多模态医学图像融合算法及操作教程
资源摘要信息:"基于DTNP动态阈值神经网络和NSCT变换的多模态医学图像融合算法matlab仿真+代码仿真操作视频" 1. 标题知识点解读： 标题中提及的“DTNP动态阈值神经网络”是一种特殊的神经网络结构，用于动态地调整...
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