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吴新根
作品数:
16
被引量:89
H指数:5
供职机构:
东南大学生物科学与医学工程学院生物医学工程系
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
医药卫生
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合作作者
罗立民
东南大学生物科学与医学工程学院...
吕维雪
浙江大学生物医学工程与仪器科学...
鲍旭东
东南大学生物科学与医学工程学院...
舒华忠
东南大学
昌猛
东南大学
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作者
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吴新根
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罗立民
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鲍旭东
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王遵亮
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柏毅
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昌猛
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电子学报
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中国生物医学...
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中国医疗器械...
1篇
计算机工程
1篇
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年份
1篇
2002
1篇
2000
5篇
1999
4篇
1998
1篇
1997
4篇
1996
共
16
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被引量排序
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放射治疗计划的神经网络优化算法
被引量:3
2002年
本文针对常用的治疗计划线性规划法 ,首次提出了一种基于神经网络的优化算法。与传统方法相比 ,神经网络优化算法可以克服传统算法求解时出现的问题 ,具有很强的鲁棒性和非线性动态系统的特征 ,可以减小问题的规模 (待求的自由变量个数 )。
吴新根
罗立民
鲍旭东
吕维雪
关键词:
放射治疗计划
神经网络
优化算法
线性规划
有约束模拟退火法优化3D立体定向放射治疗计划
被引量:6
1998年
采用线性规划法与改进的有约束模拟退火法相结合,优化X刀立体定向放射治疗计划。第一阶段的线性规划法可以缩小解空间,以利于第二阶段的有约束模拟退火法采用较小的权值修正粒度。实验研究表明:经过两个阶段优化,我们达到了放射治疗计划优化的目的。
吴新根
吕维雪
罗立民
关键词:
放射疗法
线性规划
分阶段多准则立体定向放射治疗计划研究
被引量:4
1998年
立体定向放射治疗计划是X-刀放射治疗的重要组成部分。提出了一种分阶段多准则立体定向放射治疗计划理论,将优化过程分三个阶段。第一阶段利用线性规划法缩小解空间;第二阶段采用复形调优法以获得肿瘤区均匀且高的剂量分布;第三阶段采用有约束模拟退火法以获得符合临床实际的治疗效果。与三个优化阶段相对应的三个优化准则分别为:最大化肿瘤区与周围正常组织的积分剂量之差、肿瘤体积内均匀的剂量分布和基于放射生物学效应、符合临床实际的放射治疗统计模型、文中的实验结果也证实了上述理论的正确性。
吴新根
吕维雪
罗立民
关键词:
肿瘤
立体定向术
放射疗法
放射治疗计划
3D可视化X-刀放射治疗计划系统
吴新根
关键词:
图象分割
放射治疗计划
立体定向外科
疾病诊断
基于遗传算法的肝病诊断学习系统
被引量:2
1999年
提出一种用遗传算法来构造肝病诊断学习系统的方法,其中引入了肝病领域专家对规则打分的适应度评估机制,通过选择、交叉和交异等遗传操作使知识规则集得到不断地精炼.最后,用这种方法对模拟的专家知识进行学习,实验结果表明,该方法能使系统比较有效地学习专家知识.
王遵亮
吴新根
罗立民
关键词:
遗传算法
专家系统
肝病
基于神经网络的临床症状资料压缩和选择
1996年
从症状群集中挑选出对鉴别诊断有意义的症状变量是一个值得研究的问题。本文提出了一种利用神经网络计算输入症状显著性的方法.该方法通过求解输出结点变量对输入特征的偏导数,得到每个症状的显著性度量,去除那些对鉴别诊断意义不大的症状,从而达到压缩和选择临床症状资料的目的。文中给出从生化指标中选择对鉴别癌症有意义的输入特征实例证实了这一方法的有效性。
吴新根
吕维雪
关键词:
神经网络
疾病
一种基于概率神经网络模型的胃病诊断专家系统
被引量:10
1999年
给出了将神经网络与基于规则的专家系统结合起来的一种神经网络模型,在这种模型中,一方面,领域知识以显式方式表示,神经网络的并行推理过程是可以理解和解释的;另一方面,由于通过贝中斯后验概率指定权值,因此避免了神经网络漫长的递归学习过程,提高了学习效率。
吴新根
柏毅
关键词:
神经网络
专家系统
胃病诊断
超声图像的神经网络分割方法
图象是临床医学中检查以及疾病的重要而有效的工具,但因其图象的噪声较大,而有效部位又常出现的缺损的特点,使得实际应用中的图象分割带来较大的主观性个体差异。因此,图象自动分割成为增强起声图象临床实用性能的一个棘手的问题。在现...
王红
朱钧
吴新根
罗立民
关键词:
超声图像
心脏疾病
一种快速的光流场计算方法
被引量:15
1999年
在 Horn 与 Schunck 方法的基础上,提出了一种加快的瞬时位置速度估计方法.这种方法在不降低原算法性能的条件下,能加快算法的收敛速度.通过对2 D 运动图像光流场计算、速度幅度、角度的平均误差、收敛时间和峰值信噪比( P S N R) 的实例计算表明,这一新方法是有效的.
昌猛
吴新根
罗立民
舒华忠
傅瑶
关键词:
光流场
峰值信噪比
一种改进的ECG分类神经网络方法
被引量:4
1997年
本文引入信息熵作为惩罚函数,加入到神经网络的代价函数中.经过训练获得了更有组织的隐层神经元激励模式,每个输入样本仅使隐层少数神经元产生响应.经过本文提出的裁剪算法的裁剪后,减小了网络的规模,提高了神经网络的泛化能力和计算效率.文中的ECG分类也证实了这一结果.
吴新根
吕维雪
罗立民
关键词:
信息熵
神经网络
泛化性能
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