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- 作者： 尹梦真，阴桂梅，陈思，师冬丽，王琳，张曼洁，董源，谭淑平，王彬 （ 1太原师范学院计算机科学与技术学院；2北京回龙观医院精神医学研究中心北京回龙观医院；3太原理工大学计算机科学与技术学院 ）
- 出处： 224 2025 第24卷 第2期 P18-23
- 关键词： 变分自编码器 生成对抗网络 精神分裂症 拓扑数据分析 持续图像
- 摘要： 目前基于深度学习的精神分裂症脑网络的研究，大多忽略了高阶脑功能网络对精神分裂症的影响和存在获取的样本量较少的问题，为了解决这些问题，提出一种基于高阶拓扑持续图像变分自编码器生成对抗网络预测模型，该模型结合了VAE和GAN的优点，生成高质量的样本并有效捕捉数据的潜在分布，提取数据的高阶拓扑特征，在高维
- 作者： 师冬丽 （ 太原师范学院计算机系 ）
- 出处： 594 2021 第5期 P132-133
- 关键词： 医学图像处理 图像分割技术 老鼠胎盘图像
- 摘要： 随着科学技术的发展,医学图像更加精细且清晰,医学图像处理在医疗领域中的应用也越来越广泛。图像分割技术是专门用于图像处理的一门技术,通过将医学图像进行基于计算机算法的分割处理可以实现重点区域重点分析,最终完成对患者的辅助诊断。主要研究现有流行的图像分割技术,并结合显微镜成图的老鼠胎盘图像,分析图像分割
- 作者： 师冬丽 （ 太原师范学院 ）
- 出处： 3111 2020 第11期 P168-169
- 关键词： 三维图像处理 核磁共振 脑肿瘤图像 图像斑块分割 精细分割
- 摘要： 为提高脑肿瘤图像斑块分割的分割精度,提出了三维核磁共振脑肿瘤图像斑块精细分割方法。利用核磁共振设备从横断面、矢状面和冠状面三个方向上采集脑肿瘤图像,通过滤波降噪、形态学处理等步骤实现对图像的预处理。在预处理结果的基础上,检测脑肿瘤图像斑块并确定斑块位置,利用区域生长理论实现对脑肿瘤图像斑块的精细分割