关键词中包括 U-net 的文章

1 三空间注意力的残差U-Net在视网膜血管分割应用 杭益柳1，张琼1，邱建林1，2，杨雨薇1 2024年第6期 [724－733][摘要](124)[pdf 2855KB](106) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2024.06.010

2 采用融合ResNet和Transformer的U-Net进行疟疾感染红细胞分割 刘潇霜，张伟 2024年第2期 [191－197][摘要](119)[pdf 2082KB](113) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2024.02.011

3 基于空洞空间金字塔池化的U-Net网络在肺部图像分割上的应用 夏文静1，周腊珍1，陈红池1，李坊佐1，2，吴頲3，张翔1，2 2023年第3期 [336－341][摘要](813)[pdf 1532KB](274) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.03.012

4 基于对比学习和轮廓引导U-Net的细胞核分割 贾伟1，江海峰2，赵雪芬3 2023年第6期 [766－774][摘要](534)[pdf 1699KB](206) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.06.016

5 基于U-Net结合改进算法对放疗危及器官自动勾画研究 吴传锋1，金鑫妍2，白司悦2，葛云2，周俊东1，胡睿1，陈颖2，王东燕1 2023年第3期 [303－312][摘要](690)[pdf 2927KB](279) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.03.008

6 结合通道权重更新与密集残差金字塔空间注意力的皮肤病变分割方法 陈菁菁1，李小霞1，2，吕念祖1 2023年第1期 [39－46][摘要](687)[pdf 1579KB](286) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.01.007

7 基于自注意力的双通路全脊柱 X 光图像分割模型 师文博1，杨环1，西永明2，段文玉1，徐同帅2，杜钰堃2 2022年第11期 [1385－1392][摘要](764)[pdf 1792KB](283) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2022.11.011

8 U-Net改进及其在新冠肺炎图像分割的应用 顾国浩，龙英文，吉明明 2022年第8期 [1041－1048][摘要](617)[pdf 1541KB](426) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2022.08.022

9 基于改进U-Net的肝脏分割方法 莫春梅1，2，周金治1，2，李雪1，2，余玺1，2 2021年第5期 [571－577][摘要](600)[pdf 1524KB](451) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2021.05.009

10 基于特征融合的U-Net肺自动分割方法 李雪1，2，周金治1，2，莫春梅1，2，余玺1，2 2021年第6期 [704－712][摘要](544)[pdf 2542KB](502) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2021.06.009

11 革兰氏染色细菌显微图像深度学习分类与计数 董宇波1，王蕊1，赵慧娟2，张书景3 2021年第1期 [127－132][摘要](631)[pdf 1712KB](714) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2021.01.020

12 基于U-net的心脏自动勾画模型的临床应用及改进 常艳奎1，彭昭1，周解平1，2，皮一飞3，吴昊天4，吴爱东2，徐榭1，4，裴曦1，4 2020年第10期 [1218－1223][摘要](1216)[pdf 1050KB](568) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.10.002

13 基于深度学习的跨模态医学图像转换 董国亚1，2，宋立明1，2，3，李雅芬3，李文3，谢耀钦3 2020年第10期 [1335－1339][摘要](1556)[pdf 1059KB](853) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.10.021

14 基于U-net卷积神经网络的宫颈癌临床靶区和危及器官自动勾画的研究 秦楠楠1，薛旭东2，吴爱林2，闫冰2，朱雅迪1，张朋2，吴爱东1,2 2020年第4期 [524－528][摘要](1556)[pdf 1647KB](889) DOI:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.04.023