周煜翔
- 作品数：5 被引量：62H指数：3
- 供职机构：深圳大学医学部生物医学工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省大学生创新实验项目更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 恶性肿瘤动态对比增强磁共振成像计算机辅助诊断研究进展被引量：3
- 2016年
- 动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)相较于传统的磁共振成像(MRI)技术,可以为恶性肿瘤的诊断提供更多的信息。为了能够方便、快速地利用这些信息,基于DCE-MRI的恶性肿瘤的计算机辅助诊断(CAD)研究成为业界研究的热点方向之一。文中综述了利用DCE-MRI图像信息进行恶性肿瘤CAD的研究进展,主要包括四方面内容:1图像预处理,如降噪和图像序列配准;2感兴趣区域(ROI)的分割;3特征提取,即对ROI进行定量描述并提取量化值作为特征;4肿瘤区域的识别与分类,即通过学习ROI的特征,对其是否为病灶进行识别及预测。本文总结了CAD技术在恶性肿瘤DCE-MRI图像中的应用,并对该领域今后的研究提出了自己的看法。
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- 关键词：恶性肿瘤计算机辅助诊断
- 结构MRI对青少年癫脑皮质厚度的研究进展被引量：4
- 2016年
- 青少年癫日发病率高,发作形式多样,对病人大脑皮质、认知能力的发育有较大影响。研究青少年癫日大脑皮质厚度的变化对该病的早期诊断和治疗至关重要。大脑皮质厚度是癫日诊断和治疗的重要生物特征指标,可为癫日脑组织形态和病理特征研究提供依据。就结构MRI对青少年癫日病人的大脑皮质厚度变化的检测及大脑皮质厚度与病程、临床症状和抗癫日药的关系等方面的研究进展予以综述。
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- 关键词：青少年磁共振成像
- 基于动态对比增强磁共振成像的鼻咽癌病灶自动识别
- 目的:本文旨在通过对鼻咽癌(NPC)的动态对比增强磁共振图像(DCE-MRI)进行分析,利用机器学习(machine learning)的方法将鼻咽癌(NPC)的病灶区自动识别出来,从而达到辅助医生进行鼻咽癌区域正确识别...
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- 关键词：鼻咽癌
- 文献传递
- 基于深度学习和医学图像的癌症计算机辅助诊断研究进展被引量：54
- 2017年
- 日益精细化的癌症医学图像提供了大量的有用信息,对辅助医生作出准确诊断发挥着至关重要的作用。为了准确、高效地利用这些信息,基于癌症医学图像的计算机辅助诊断(CAD)研究成为业界热点。近年来,深度学习技术的应用使这方面的研究取得了长足进步。本文拟就深度学习应用于癌症医学图像的计算机辅助诊断的研究进展予以综述。我们发现深度学习在肿瘤分割和分类方面展示了比传统浅层学习方法更好的效果,不仅有广阔的研究空间,也有较好的临床应用前景。
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- 关键词：癌症医学图像计算机辅助诊断肿瘤分类
- 基于超像素和支持向量机的阴道细菌自动检测被引量：1
- 2015年
- 阴道受到细菌感染引发的阴道炎疾病可能导致异位妊娠、不孕、急慢性盆腔炎等严重疾病,目前形态学人工观察是临床诊断该类疾病的主要方法,但容易引起误诊和漏诊。本研究提出一种基于超像素和支持向量机(SVM)的阴道细菌自动检测方法,对革兰染色的阴道细菌图像,采用简单线性迭代聚类(SLIC)方法计算超像素;对超像素区域计算形状特征、颜色特征和方向梯度直方图(HOG)特征;最后用SVM对超像素区域进行识别。在专业医生的指导下挑选了40幅正常图像和60幅有细菌性阴道病(BV)的图像进行实验,其中10幅正常图像和20幅有细菌性阴道病(BV)的图像用于训练分类器,剩下的70幅用于测试算法。实验结果表明,所提出的自动检测算法获得了89.27%的细菌检出率,具有较大的临床应用价值。
- 宋有义雷柏英何亮曾忠铭周煜翔倪东陈思平汪天富
