期刊简介
《中国医疗设备》（原刊名《医疗设备信息》2007年更名），是由卫计委主管的中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊。《中国医疗设备》创刊于1986年，30年来本刊始终以 “融合医学与工程，服务医疗与设备”为办刊宗旨，始终致力于推动医学工程、医疗设备耗材和信息互联网领域的科技创新，搭建起医学工程技术人员、临床医生、企业及大学之间的学术交流平台，实现医学临床需求和工程技术的完美对接。本刊现为180页月刊，大16开铜版彩色印刷，每月10日出刊。据中国科技信息研究所《中国科技期刊引证报告（核心版）》的数据显示，2018年，《中国医疗设备》杂志在医疗设备类杂志中综合评分排名前列。
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首页>中国医疗设备杂志
- 杂志名称：中国医疗设备杂志
- 主管单位：医疗设备信息
- 主办单位：国家卫生健康委员会
- 国际刊号：11-5655/R
- 国内刊号：11-5655/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：中华医学会医学工程学分会会刊中国医师协会临床工程师分会会刊中国计量测试学会医学计量分会会刊期刊收录：国家图书馆馆藏, 维普收录(中), 知网收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 万方收录(中), 上海图书馆馆藏
基于深度学习的CT脑影像分类方法用于阿尔茨海默病的初步筛查
惠瑞；高小红；田增民
关键词：卷积神经网络, 图像分类, CT影像, 阿尔茨海默病
摘要：目的 本研究旨在探讨卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)深度学习在脑CT影像分类中的应用,达到提高影像分类智能化程度的目的,为临床筛查阿尔茨海默病(Alzheimer Disease,AD)提供便利.方法 收集2014~2016年3个类别的脑CT影像资料,其中包含AD、器质性病变(如肿瘤、脑出血等)和正常老年化的受试者的数据.由于本组CT脑图像高度方向(z轴,层厚5 mm)单位长度相对水平方向大的特点,本研究将CT二维轴位CNN图像和三维分割组块进行融合运算分类后对照已有的诊断.结果 AD、器质性病变和正常老年化的分类准确率分别为84.2%、73.9%和88.9%,平均为82.3%.结论 本研究为初筛AD提供了新的方法.
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