阳维
- 作品数：104 被引量：147H指数：8
- 供职机构：南方医科大学生物技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生文化科学电子电信更多>>
- 还原生物学思维的生物医学类Python教学探索被引量：3
- 2022年
- 分析生物医学类Python教学存在的问题,从强化生物学思维和计算思维的结合入手,提出还原生物学思维的教学方案,介绍还原生物学思维的教学实施过程,最后通过日志数据和评价数据,说明教学实践成果。
- 郝立巍阳维曹蕾
- 关键词：PYTHON语言大学计算机跨学科培养
- 一种明暗不均匀的医学图像的配准方法
- 本发明涉及一种明暗不均匀的医学图像的配准方法，该方法包括以下步骤：分别读入待配准的参考图像和浮动图像；用参考图像中每一像素点的灰度值减去浮动图像对应的像素点的灰度值，得到残差图像；将局部方差代入式（Ⅰ）算出与参考图像相对...
- 卢振泰张娟阳维冯前进陈武凡
- 乳腺肿瘤的超声图像特征定量分析与良恶性识别
- 随着超声成像和医学诊断技术的发展，超声已成为乳腺癌检查的主要影像学手段之一。然而，超声影像的临床分析主要通过医生对图像的定性评价完成，缺乏规范、定量的乳腺超声表现描述，诊断结果与医生的经验、水平、状态等因素相关。通过计算...
- 阳维
- 关键词：乳腺肿瘤超声征象
- 文献传递
- 基于深度图像先验框架的PET图像部分容积校正方法
- 本申请公开了一种基于深度图像先验框架的PET图像部分容积校正方法，所述方法包括对多个目标物分别进行图像采集，获得每个目标物的PET图像和MR图像，构建深度图像先验网络模型和部分容积校正目标函数，通过模型群体训练获得优化后...
- 高园园刘政傅蓉阳维冯前进
- 基于特征解耦与融合的不完全多模态骨肿瘤图像分类
- 2025年
- 目的 提出了一种基于特征解耦与融合的骨肿瘤分类模型,用于合理处理模态缺失并融合多模态信息,以提升分类准确率。方法 设计解耦补全模块,先提取包含已有模态的局部与全局信息的骨肿瘤图像特征,再将该特征分解为共享特征和特定特征。利用共享特征作为缺失模态特征的补全表示,从而减少因模态差异带来的补全偏差。考虑到模态差异可能会使多模态信息难以融合,采用基于交叉注意力机制的融合模块。提升模型学习跨模态信息的能力并对特定特征进行充分融合,从而提高骨肿瘤分类的准确性。结果 实验采用在南方医科大学第三附属医院收集的骨肿瘤数据集进行训练和测试。在7种可用模态组合中,本文方法中骨肿瘤分类的平均AUC、准确率、特异性分别为0.766、0.621、0.793,与现有的模态缺失处理方法相比分别提高了2.6%、3.5%、1.7%。全模态情况下骨肿瘤分类效果最佳,AUC为0.837;仅有MRI模态时AUC仍能达到0.826。结论 本文方法能合理地处理模态缺失并有效融合多模态信息,在多种复杂的缺失情境下表现出良好的骨肿瘤分类性能。
- 曾青海李传璞阳维宋丽文赵英华杨谊
- 关键词：多模态图像
- 一种基于方向和尺度描述子的多图谱图像分割方法
- 本发明涉及一种基于方向和尺度描述子的多图谱图像分割方法，以下步骤：首先读入所有图谱灰度图像I<Sub>train</Sub>和对应的图谱标号图像L，再读入待分割图像I<Sub>target</Sub>，将待分割图像作为参...
- 刘颖卢振泰张明慧阳维张文华冯前进
- 一种基于深度卷积神经网络的侧位胸片骨抑制方法
- 一种基于深度卷积神经网络的侧位胸片骨抑制方法，通过四个步骤得到预测软组织像。该基于深度卷积神经网络的侧位胸片骨抑制方法，能将侧位胸片图像中的骨成分和软组织成分分离，避免侧位胸片中骨成分对软组织成分的遮挡。通过在强度域和梯...
- 阳维刘云碧席誉华秦耿耿冯前进
- 基于局部二元模式的电子胃镜图像识别被引量：3
- 2009年
- 由于受到胃部蠕动、气泡、食物、光照以及图像采集过程中摄像头移动等因素影响,电子胃镜图像存在亮度变化较大等问题,常用的计算机辅助分析方法难以取得理想的效果。针对该问题,在分析电子胃镜图像特点的基础上,提出一种电子胃镜图像病灶良恶性识别方法。在不同颜色通道中使用结合局部二元模式算法,提取其纹理特征向量,分别输入支持向量机进行训练和识别,对不同颜色空间的识别结果采用投票原则确定最终结果。实验结果表明,该方法的识别率达到92.2%。
- 贺小虎阳维程时丹张素
- 关键词：纹理特征局部二元模式
- 基于不完整多模态医学图像的深度学习模型在原发性骨肿瘤分类中的应用
- 2025年
- 目的探讨基于X线平片、CT平扫和MRI平扫的不完整多模态医学图像联合临床资料的深度学习(DL)模型对良性、中间型和恶性原发性骨肿瘤(PBT)的鉴别诊断价值。方法回顾性搜集经病理确诊为PBT的1305例患者数据,包括不完整多模态医学图像和临床资料。基于EfficientNet网络分别构建DL以及DL临床模型用于将PBT分类为良性、中间型和恶性。结果基于不完整多模态医学图像与临床资料构建的DL临床模型在内部测试集上的微平均受试者工作特征曲线下面积为0.816,准确度为64.7%,微平均敏感度为64.7%,微平均特异度为82.3%,分类性能优于仅基于不完整多模态医学图像构建的DL模型。DL临床模型在外部测试集上的微平均曲线下面积为0.768,准确度为60.3%。结论基于不完整多模态医学图像联合临床资料的DL临床模型,对于良性、中间型和恶性PBT具有较好的分类能力,有望成为临床辅助诊断工具应用于实际临床实践中具有不同模态成像图像的患者。
- 赵祥成宋丽文李传璞陈夏晴谢卓耀叶强阳维赵英华
- 关键词：原发性骨肿瘤
- 椭球先验约束的前列腺磁共振图像分割被引量：3
- 2017年
- 目的为了有效的利用图谱的先验信息和待分割图像的灰度信息,提出一种新的椭球先验约束下的前列腺MR图像多图谱分割算法。方法将多图谱分割与椭球形状先验相结合,在多图谱分割过程中引入椭球先验知识,针对椭球先验约束下的前列腺感兴趣区域进行图谱选择,大大避免了前列腺周围组织与器官对图谱选择造成的干扰;其次,在图谱融合过程中加入椭球先验项进行约束,对通过配准技术引入的前列腺图谱形状先验进行校正和补偿,有效避免了由配准误差引起的错误分割的情况。结果对50例前列腺MR图像进行分割实验,实验结果表明该算法对前列腺数据的分割精度均在80%以上,平均精度提高到了88.12%。结论椭球先验约束的前列腺MR图像多图谱分割算法稳定有效,分割结果精确度高。
- 李雪丽庞树茂阳维冯前进
- 关键词：图像配准
