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Radiology:应用深度学习和智能手机，实现心肌晚期钆增强成像Look-Locker图像的零点优化, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=f77480169089)], followStatus=false, userIsMember=false, type=null, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=2169484, encodeId=09952169484eb, content=<a href='/topic/show?id=e4cb6612395' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#深度学习#</a> <a href='/topic/show?id=ec2b10e58751' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#端到端蛋白质#</a> <a href='/topic/show?id=e43210e58809' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#多域蛋白质全链#</a>, objectTitle=【佳作推荐】浙江工业大学张贵军教授小组JCIM论文：基于深度学习的端到端蛋白质结构域组装方法, objectType=article, longId=800496, objectId=987a80049688, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/Random/doctor-is-working-at-the-hospital-PWMEPKJ.jpg, objectUrl=/article/show_article.do?id=987a80049688, replyNumber=0, likeNumber=24, createdTime=2023-11-19, rootId=0, userName=梅斯管理员, userId=cade5395722, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=上海, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=987a80049688, moduleTitle=【佳作推荐】浙江工业大学张贵军教授小组JCIM论文：基于深度学习的端到端蛋白质结构域组装方法, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=987a80049688)], followStatus=false, userIsMember=false, type=null, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=2115220, encodeId=6f2f211522047, content=<a href='/topic/show?id=e4cb6612395' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#深度学习#</a>，实现<a href='/topic/show?id=293484132b0' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#胸片#</a>的<a href='/topic/show?id=18476e89768' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#特发性肺纤维化#</a>患者的生存预测<a href='/topic/show?id=d3a024808e0' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#人工智能#</a>, objectTitle=Radiology：深度学习，实现胸片的特发性肺纤维化患者的生存预测, objectType=article, longId=759748, objectId=d3b9e597485d, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/20221121/1669073166530_4754896.jpeg, objectUrl=/article/show_article.do?id=d3b9e597485d, replyNumber=0, likeNumber=86, createdTime=2023-02-18, rootId=0, userName=showtest, userId=8f0715, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=上海, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=d3b9e597485d, moduleTitle=Radiology：深度学习，实现胸片的特发性肺纤维化患者的生存预测, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=d3b9e597485d)], followStatus=false, userIsMember=false, type=1, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=2114717, encodeId=c2302114e17c7, content=<a href='/topic/show?id=e4cb6612395' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#深度学习#</a>众所周知，诊断和快速的脊柱MRI对于基于价值的、有效的和具有成本效益的工作流程是必不可少的，是提高MRI流转速度的基石。深度学习（DL）可用于提高加速的MRI采集。基于DL的MRI重建的主要目的是通过使用深度神经网络从较少或 "欠采样 "的K空间数据中重建高质量的图像来促进更快的扫描。这可以通过所谓的 "基于物理的DL MRI技术 "来实现，该技术在数据一致性和基于神经网络的正则器之间交替进行有限次数的迭代，从而展开正则化迭代算法。目前研究的DL重建方面是在一个单独的、通常是数值密集型的过程中对这些模型参数进行优化，并在示范数据上进行。一旦固定下来，该模型就可以被部署并且可在未来的数据上使用。据我们所知，在实际的临床场景中，缺乏对快速获得的、低采样的脊柱MRI进行前瞻性的DL重建的研究。, objectTitle=深度学习, objectType=topic, longId=66123, objectId=null, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=null, objectUrl=null, replyNumber=0, likeNumber=35, createdTime=2023-02-15, rootId=0, userName=yangchou, userId=88b489038, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=0, attachment=null, ipAttribution=, moduleDTOList=null, followStatus=false, userIsMember=false, type=1, lengthMark=1)] 梅斯话题小助手

深度学习

2020-05-29发表于威斯康星

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#前列腺癌# #深度学习#

Radiology：深度学习模型在MRI前列腺癌诊断中的应用

2024-01-19发表于上海

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#深度学习# #骨岛# #成骨性骨转移#

基于深度学习CT图像的成骨性骨转移和骨岛的鉴别诊断

2024-01-19发表于上海

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#深度学习# #复发性谵妄#

Critical Care Medicine：基于深度学习预测重症患者复发性谵妄

2024-01-13发表于上海

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#卒中# #DSA# #深度学习#

European Radiology：深度学习在卒中患者DSA中的应用

2024-01-11发表于上海

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#肝细胞癌# #深度学习#

European Radiology：低剂量造影剂和基于深度学习的低辐射肝脏CT增强模型在肝细胞癌高危患者中的应用

2024-01-11发表于上海

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#胰腺癌# #深度学习#

Eur J Radiol：利用深度学习提高胰腺癌的双能CT图像质量

2024-01-10发表于上海

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#人工智能# #增强子# #深度学习# #迁移学习# #黑腹果蝇#

2023-12-28发表于上海

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#耐药菌# #抗生素# #MRSA# #深度学习# #耐甲氧西林金黄色葡萄球菌# #超级耐药菌# #halicin# #abaucin#

Nature：AI模型发现全新超级抗生素类型，能高效杀死超级耐药菌

2023-12-24发表于威斯康星

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#乳腺癌# #深度学习#

Investigative Radiology：深度学习模型在乳腺癌高危女性乳腺MRI筛查中的自动分类

2023-12-22发表于上海

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#深度学习# #鼻窦鳞癌#

Academic Radiology：利用深度学习和多参数MRI放射组学预测晚期鼻窦鳞癌的早期复发

2023-12-21发表于上海

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#深度学习# #头颈部CT血管成像#

Radiology：深度学习在头颈部CT血管造影中的应用

2023-12-19发表于上海

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#肺功能# #胸部CT# #深度学习#

Radiology：基于深度学习的胸部CT肺功能预测方法

2023-12-16发表于上海

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#超声# #乙型肝炎# #深度学习#

European Radiology：超声深度学习模型在诊断慢性乙型肝炎患者肝纤维化方面的价值

2023-12-13发表于上海

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#肩关节# #深度学习#

European Radiology：深度学习重建方法在肩MRI中的应用

2023-12-01发表于上海

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#肩关节# #深度学习#

European Radiology：基于深度学习算法在磁共振肩部成像中的应用

2023-11-24发表于上海

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#CT# #深度学习# #亚型肝棘球菌#

Lancet Digit Health：通过深度学习从普通CT图像中检测肝棘球菌病

2023-11-22发表于上海

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#深度学习# #晚期钆增强#

European Radiology:应用深度学习和智能手机，实现心肌晚期钆增强成像Look-Locker图像的零点优化

2023-11-20发表于上海

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#深度学习# #端到端蛋白质# #多域蛋白质全链#

【佳作推荐】浙江工业大学张贵军教授小组JCIM论文：基于深度学习的端到端蛋白质结构域组装方法

2023-11-19发表于上海

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#深度学习#，实现#胸片#的#特发性肺纤维化#患者的生存预测#人工智能#

Radiology：深度学习，实现胸片的特发性肺纤维化患者的生存预测

2023-02-18发表于上海

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全文收起 #深度学习#众所周知，诊断和快速的脊柱MRI对于基于价值的、有效的和具有成本效益的工作流程是必不可少的，是提高MRI流转速度的基石。深度学习（DL）可用于提高加速的MRI采集。基于DL的MRI重建的主要目的是通过使用深度神经网络从较少或 "欠采样 "的K空间数据中重建高质量的图像来促进更快的扫描。这可以通过所谓的 "基于物理的DL MRI技术 "来实现，该技术在数据一致性和基于神经网络的正则器之间交替进行有限次数的迭代，从而展开正则化迭代算法。目前研究的DL重建方面是在一个单独的、通常是数值密集型的过程中对这些模型参数进行优化，并在示范数据上进行。一旦固定下来，该模型就可以被部署并且可在未来的数据上使用。据我们所知，在实际的临床场景中，缺乏对快速获得的、低采样的脊柱MRI进行前瞻性的DL重建的研究。

2023-02-15

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