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李晨: 作品数：20 被引量：27H指数：3; 供职机构：东北大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>; 相关领域：文化科学医药卫生自动化与计算机技术艺术更多>>

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基于生成对抗网络的低分化宫颈癌病理图像分类被引量：1: 2020年; 使用生成对抗网络(GAN)扩充宫颈癌病理图像的数据集以提高计算机辅助诊断的准确率.首先,使用GAN进行细胞质部分图像生成;其次,使用两次k-means聚类对生成图像进行筛选;最后,使用Inception-V3模型对数据集进行分类训练.结果表明,在测试集相同的情况下,该方法可以将总体分类准确率提升约2. 5%,尤其对低分化宫颈癌病理图像有显著效果.通过GAN解决了组织病理学图像无方向性、内容复杂、前景目标规则性差等问题,证明了该方法的有效性及发展潜力.; 李晨张家伟张昊汪茜; 关键词：K-MEANS聚类

论高校课程思政的建构策略被引量：1: 2020年; 高校课程思政建设是落实立德树人根本任务的必然要求和构建"全员、全程、全方位"育人体系的关键举措,应通过教育理念的转换、教育方式的创新和教育方法的变革,构建起思政课程与课程思政同向同行的思想政治教育共同体,实现知识传授与价值引领、显性教育与隐性教育、教学之道与教学之术的有机统一,实现思想政治教育的效果最大化、效益最优化。; 李晨; 关键词：高校

生物医学工程专业研究生课程中课程思政与语言学内在关系研究被引量：1: 2022年; 以东北大学生物医学工程专业研究生为调查对象,通过灰色关联分析法(GRA)进行建模,为教师的课堂语言选择提供建议,为推进课程思政建设提供借鉴与帮助。; 郝建山张海晴程俊龙李晨; 关键词：语言学生物医学工程灰色关联分析法

基于图特征的组织病理学图像分析方法的最新发展情况与展望: 2024年; 【目的】本文旨在综述最近五年人工智能在辅助组织病理学分析方面的研究进展,主要是图特征方法的应用、当前面临的问题以及未来的挑战。【方法】文章回顾了图论在组织病理学图像分析中的应用,包括图像分割、检测和分类。探讨了图像拓扑结构特征提取的各种图构建算法,例如经典的最小生成树算法及其衍生创新算法等,并分析了图卷积神经网络等网络结构的性能。【结果】通过结构图提取的图特征能够有效表示组织病理学图像中的拓扑信息,有助于实现精确的肿瘤分割、检测以及分类、分级等任务。此外,图特征方法综合全局与局部特征,提供了一种系统化的分析方式,促进了对复杂病理学图像的理解。【结论】图特征与先进的机器学习技术相结合在组织病理学图像分析中展现出强大的潜力,未来这些方法将被优化以提高临床诊断的准确性和效率。; 何睿琳杨欣怡孙洪赞李晨; 关键词：人工智能

机器学习在口腔植入体无损测量中的应用: 2021年; 目的为解决患者就诊时档案丢失无法确定口腔内种植体规格的问题,探索一种针对口腔植入体规格的无损测量方法。方法首先,对口腔曲面CT图像使用分段阈值、图像分割、形态学处理等方法进行预处理。接着,将处理后的图像提取其灰度共生矩阵和梯度方向柱状图两种纹理特征用以表示口腔植入体的特点。然后,比较8种高效的分类器算法,选择分类表现最优的基于灰度共生矩阵的RBFSVM方法用以检测植入体的位置。最后,根据检测结果计算植入体的实际规格参数。结果本研究共使用420张口腔CT图像进行实验,最终结果与植入体实际规格的平均误差<2%。结论本研究提出的机器学习在口腔植入体无损测量方法显示出较好的测量精度,有效帮助医生确定病人口腔内已有的植入体的规格。; 李晨张家伟齐守良王丹宁; 关键词：无损检测图像处理特征提取

基于纹理特征与条件随机场的宫颈癌病理图像分类研究: 2021年; 目的使用条件随机场提高宫颈癌病理图像的分类准确率,用以解决传统人工诊断因受主观因素影响过大而造成的判断准确率低的问题。方法首先,对图像进行了灰度化及网格化的预处理;其次,提取了灰度共生矩阵特征以表征宫颈癌组织病理学图像块;接着,为条件随机场的一元势和二元势选择有效的特征向量组合作为其纹理特征;最后,使用产生的势,通过设计的条件随机场模型预测最终的图像级分类结果。结果该方法在通过免疫组化染色的宫颈癌组织病理学图像样本上获得82%的准确率。结论显示出较好的分类准确率,说明计算机辅助诊断可以广泛应用于组织病理学图像的分类与诊断,并且该方法可以显著减轻医生负担、提高医生的工作效率以及判断的准确率。; 张家伟李晨贺良子陈昊; 关键词：条件随机场宫颈癌纹理特征

基于深度学习的宫颈原位腺癌图像识别方法被引量：1: 2023年; 目的基于深度学习算法构建宫颈原位腺癌(cervical adenocarcinoma in situ,CAIS)病理图像诊断模型。方法回顾性收集2019年1月至2021年12月中国医科大学附属盛京医院病理科保存的CAIS患者病变组织、慢性宫颈炎患者正常宫颈管腺体病理切片。图像采集后,均按4∶3∶3的比例随机分为训练集、验证集和测试集。使用训练集、验证集数据对VGG16、VGG19、Inception V3、Xception、ResNet50和DenseNet201共6种网络模型进行迁移学习训练和参数调试,构建可识别CAIS病理图像的卷积神经网络二分类模型,并将模型进行组合,构建集成学习模型。基于测试集数据,采用运算时间、准确率、精确率、召回率、F1值、受试者操作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)对模型识别CAIS病理图像的性能进行评价。结果共入选符合纳入和排除标准的CAIS患者病理切片104张、慢性宫颈炎患者正常宫颈管腺体病理切片90张。共收集CAIS、正常宫颈管腺体病理图像各500张,其中训练集、验证集、测试集图像分别400张、300张、300张。6种模型中,ResNet50模型的准确率(87.33%)、精确率(90.00%)、F1值(86.90%)及AUC(0.87)均最高,召回率(84.00%)居第2位,运算时间较短(2062.04 s),整体性能最佳,VGG19模型次之,Inception V3与Xception模型的性能最差。6种集成学习模型中,ResNet50与DenseNet201集成模型的整体性能最优,其准确率、精确率、召回率、F1值、AUC分别为89.67%、84.67%、94.07%、89.12%、0.90,VGG19与ResNet50集成模型次之。结论通过深度学习算法构建CAIS病理图像识别模型具有可行性,其中ResNet50模型的整体性能较高。集成学习可提高单一模型对病理图像的识别效果。; 刘畅郑宇超谢文倩李晨李晓晗; 关键词：病理诊断

沈阳市内湖浮游藻类种群演替对季节性水质变化的响应被引量：1: 2023年; 浮游藻类对水质变化敏感,其种群演替监测可作为水环境监测的辅助手段。本研究以沈阳市的3个城市内湖为例,探究我国北方城市内湖浮游藻类的群落演替对水质变化的响应,分析其辅助水环境理化监测的可行性。从3个内湖共观测到7个门51个属的浮游藻,绿藻和硅藻占明显优势。浮游藻类的丰度和优势种属存在明显的季节性变化,丰度在春季最低,秋季达到峰值,具有明显的北方寒冷地区特征。绿藻和硅藻对温度变化敏感,蓝藻的优势度与水质质量的相关性更为显著。基于污染物综合指数和藻类多样性指数辅助水质指标评价,3个被测内湖的水质主要呈中度污染水平。; 张霄段凯丰周思宁王霜傲蔡奔成韩晓禹李晨包妮沙赵鑫; 关键词：浮游藻类水质评价

语言学在生物医学工程专业思政进课堂中的应用研究: 2022年; 以东北大学医学与生物信息工程学院本科生为对象进行调查,通过灰色关联分析(GRA)进行研究,为教师开展课程思政教学提供参考意见,对实现立德树人根本任务有一定的参考价值。; 郝建山张海晴程俊龙李晨; 关键词：语言学生物医学工程灰色关联分析

高校艺术类专业英语的发展现状与策略探究被引量：5: 2020年; 《国家教育事业发展“十三五”规划》的主要目标是教育总体实力和国际影响力要增强,并推动我国迈入人才强国行列,为实现中国教育现代化2030远景目标奠定坚实基础。教师应做到以文化人,并引领学生增强文化自信和国家文化软实力。艺术类大学生经常在教师的带领下参加国际比赛,但由于其文化课基础相对较差,英语水平尤其是专业英语水平低,因此他们不能用英语清楚地介绍自己作品的特色,更无法回答评委及记者的相关问题,严重影响了组委会对其作品的最终评价。论文从高校艺术类专业英语的发展现状入手,分析艺术类专业英语教学难度较大的原因,并通过现有的教学模式探讨艺术类专业英语的改进策略。; 许宁李文娟李晨; 关键词：艺术设计专业英语教学模式文化自信

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