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科学家开发医学大模型以助力诊断与知识共享
医学大模型 诊断 知识共享
2024/1/15
医学领域缺乏公开可用的标注医学图像，这是计算研究和教育创新的一大障碍。与此同时，许多去标识化的图像和丰富的知识被临床医生在医学Twitter等公共平台上分享。
近日，发表在《Nature Medicine》上的一篇题为“A visual–language foundation model for pathology image analysis using medical Twitter”的文章...
根据国家教育部2017年硕士研究生招生工作有关要求及国家医教协同改革的有关文件精神，现发布牡丹江医学院2017年硕士研究生招生简章。2017年，按照国家有关政策要求我校研究生招考、报名、录取工作严格区分学术学位和专业学位，在专业代码上有所体现，请各位考生在网上报名时进行充分预判，以免发生误报情况，一切后果由考生本人负责。欢迎广大有志于从事医药卫生事业且满足相应报考条件的优秀青年报考牡丹江医学院硕士...
基于小波和SOM网络的医学图像融合
图像融合 小波变换 自组织特征映射神经网络
2009/11/17
提出一种基于小波变换和自组织特征映射(SOM)神经网络的医学图像融合方法，对图像进行小波变换，以图像的小波系数为特征，采用SOM网络对图像进行聚类，并进行模糊分类，从而确定像素融合的权重，得到融合图像。仿真实验结果表明，该方法能够获得良好的性能。
基于潜在语义差异的医学网页聚类
潜在语义索引 差异模型 文本挖掘
2009/8/6
采用潜在语义索引的全局模型和局部模型表示医学网页时，模糊聚类结果的类间包含度很大。该文提出一种新的潜在语义差异模型，将医学网页中的文本抽取出来并分别采用全局模型、局部模型和差异模型进行表示，利用FCM算法进行聚类并计算类间包含度。实验发现，对给定的5类医学网页进行聚类时，采用差异模型时的类间包含度平均约为全局模型的85%、局部模型的80%。
基于自适应数学形态学的医学图像边缘连接
数学形态学 医学图像 边缘连接 自适应数学形态学
2009/2/26
在介绍了数学形态学基本原理的基础上，阐述了自适应数学形态学，并将之应用于有中断间隙的医学图像边缘连接。它根据边缘的斜率、曲率等特性适当调节椭圆结构元素的大小和方向，并通过自适应膨胀运算使得中断的边缘沿着它们的斜率方向延伸而最终连接起来。实验结果表明这一方法是有效的。
医学影像诊断资源平台关键技术的研究
医学影像诊断资源平台 语义网 文本处理 影像处理 高维索引
2008/12/16
研究了医学影像诊断资源平台中的一些关键技术，利用文本处理技术提取文本特征和影像处理技术提取灰度、纹理和形状特征，应用文本和影像处理相结合的技术确定影像中病灶特征，使用索引技术将高维特征组织在一起，利用语义网建立资源的语义关联。原型系统提供了高效率和高准确率的资源检索平台，为医生提供了学习以及交流的平台。实验结果表明，系统的性能得到较大提升。