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高玥

作品数：7 被引量：0H指数：0
供职机构：北京市计算中心更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 7篇中文专利

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 7篇图像
  • 4篇图像块
  • 3篇医学影像
  • 2篇导航方法
  • 2篇度数
  • 2篇多模态
  • 2篇源数据
  • 2篇图像特征
  • 2篇配准
  • 2篇器官
  • 2篇切片
  • 2篇自动识别
  • 2篇组织切片
  • 2篇临床医生
  • 2篇多源数据
  • 2篇二维图像
  • 2篇分类器
  • 2篇靶点
  • 2篇变体
  • 2篇病理

机构

  • 7篇北京市计算中...

作者

  • 7篇季红
  • 7篇沈涛
  • 7篇高玥
  • 5篇刘海伦
  • 4篇高佳

年份

  • 3篇2019
  • 4篇2017
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
一种基于病理组织切片图像组织区域的图像处理装置
本发明提供一种基于病理组织切片图像组织区域的图像处理方法及装置，该方法包括：步骤1，对病理组织切片图像进行预处理，得到子图像块；步骤2，基于深度卷积神经网络模型提取子图像块特征，整合得到病理组织切片图像特征并预分类，获取...
季红张秀玲高佳高玥刘海伦沈涛
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一种基于病理组织切片图像组织区域的图像处理方法及装置
本发明提供一种基于病理组织切片图像组织区域的图像处理方法及装置，该方法包括：步骤1，对病理组织切片图像进行预处理，得到子图像块；步骤2，基于深度卷积神经网络模型提取子图像块特征，整合得到病理组织切片图像特征并预分类，获取...
季红张秀玲高佳高玥刘海伦沈涛
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一种靶点位置的导航方法及系统
本发明实施例提供一种靶点位置的导航方法及系统，该方法包括：基于待手术器官的三维模型，获取所述三维模型中待手术器官的靶点所在度数以及所述三维模型在每一角度的二维图像；获取待手术器官当前的二维图像，将当前的二维图像与所述三维...
季红沈涛高玥
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一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法及装置
本发明提供一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法，包括：基于患者待检测部位的多模态医学影像利用配准方法将多模态医学影像在同一三维空间内显示，基于多模态医学影像利用R‑CNN，识别多模态医学影像中的病变区域，根据病变区域...
季红高玥高佳张秀玲刘海伦沈涛
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一种靶点位置的导航方法及系统
本发明实施例提供一种靶点位置的导航方法及系统，该方法包括：基于待手术器官的三维模型，获取所述三维模型中待手术器官的靶点所在度数以及所述三维模型在每一角度的二维图像；获取待手术器官当前的二维图像，将当前的二维图像与所述三维...
季红沈涛高玥
一种基于深度学习的尘肺病等级判定方法及系统
本发明提供一种基于深度学习的尘肺病等级判定方法，所述方法对尘肺胸片的医学影像进行分类及图像增强预处理，之后通过卷积神经网络的深度学习方法对大批量的尘肺病进行分类判定，最终利用得到的尘肺病等级判断模型实现对待判断尘肺病医学...
季红沈涛高玥刘海伦张秀玲褚丹丹陈轶雄樊晶光钱青俊张建芳
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一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法及装置
本发明提供一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法，包括：基于患者待检测部位的多模态医学影像利用配准方法将多模态医学影像在同一三维空间内显示，基于多模态医学影像利用R‑CNN，识别多模态医学影像中的病变区域，根据病变区域...
季红高玥高佳张秀玲刘海伦沈涛
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