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本视频含有真实的图片资料,并且有文字说明。
关键字:医学遗传学
类型:教学课件 大小:5.22MB 下载/浏览:42/4554 评论:7 评分:6.6 积分:10
光学、眼外肌和弱视.ppt结膜、角膜、巩膜病.ppt葡萄膜、视网膜、视神经病.ppt青光眼.ppt
类型:图片素材 大小:2.11MB 下载/浏览:0/196 评论:0 评分:0 积分:10
JPG格式。感官系统图库的图片集锦,34个,图片清晰、丰富、全面、多样,具有很好的参考性,欢迎高校教师作为教学参考参考使用。
关键字:感官系统
类型:教学课件 大小:5.74MB 下载/浏览:0/603 评论:0 评分:0 积分:10
JPG、AVI、WAV等格式。人体及动物生理学完整课件,内容包括电子教案、图片集锦、动画素材等,内容主要包括神经和肌肉的一般生理、感觉器官、呼吸系统等,这里包含八部分内容,分八次上传,这是人体及动物生理学(三)的内容,欢迎高校教师参考使用。
类型:图片素材 大小:1.01MB 下载/浏览:24/2465 评论:11 评分:6.6 积分:10
视觉器官图片。
关键字:视觉器官
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文档格式:PDF 文档大小:3.98MB 文档页数:6
提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法,结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征,提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像(OCT)中视网膜内界膜(ILM)、光感受器内外节交界处(ISOS)、布鲁赫膜(BM)分割提取的基础上,利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性,实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型,获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异,可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明,通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考,同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态,为后续的异常判断提供基础
文档格式:DOC 文档大小:1.21MB 文档页数:15
《五官科护理学》课程授课教案(讲稿)第八章 葡萄膜炎病人的护理 第九章 视网膜病病人的护理 第一节 急性虹膜睫状体炎病人的护理 第一节 视网膜动脉阻塞病人的护理 第二节 视网膜静脉阻塞病人的护理 第三节 糖尿病性视网膜病变病人的护理 第四节 高血压性视网膜病变病人的护理 第五节 视网膜脱离病人的护理
文档格式:PPT 文档大小:176.5KB 文档页数:62
第一节 玻璃体病病人的护理 一、玻璃体液化及后脱离 二、玻璃体积血 第二节 视网膜动脉阻塞病人的护理 第三节 视网膜静脉阻塞病人的护理 第四节 糖尿病性视网膜病变病人的护理 第五节 高血压性视网膜病变病人的护理 第六节 视网膜脱离病人的护理 第七节 年龄相关性黄斑变性病人的护理
文档格式:PDF 文档大小:1.17MB 文档页数:21
第一节 概述 一、感受器、感觉器官的定义和分类 二、感受器的一般生理特性 (一)感受器官适宜刺激 (二)感受器的换能作用 (三)感受器的编码作用 (四)感受器的适应现象 第二节 视觉器官 一、眼的折光系统及其调节 (二)眼的折光系统的光学特性 (三)眼的调节 (四)简化眼和视敏度 二、瞳孔和瞳孔对光反应 三、视网膜的结构和两种感光换能系统 (一)视网膜的结构特点 (二)视网膜的两种感光换能系统 四、视杆细胞的感光换能机制 (一)视紫红质的光化学反应及其代谢 (二)视杆细胞外段的超威结构和感受器电位的产生 五、视锥系统的换能和颜色视觉 六、视网膜的信息处理 七、与视觉有关的其它现象 (一)暗适应和明适应 (二)视野 (三)视网膜电图 (四)双眼视觉和立体视觉 第三节 听觉器官 一、人耳的听阈和听域 二、外耳和中耳的传音作用 (一)耳廓和外耳道的集音作用和共鸣腔作用 (二)鼓膜和中耳听骨链增压效应 (三)咽鼓管的功能 三、耳蜗的感音换能作用 (一)耳蜗的结构要点 (二)基底膜的振动和行波理论 (三)耳蜗的生物现象 四、听神经动作电位 第四节 前庭器官 一、前庭器官的感受装置和适宜刺激 二、前庭反应和眼震颤 第五节 嗅觉和味觉 一、嗅觉感受器和嗅觉的特点 二、味觉感受器和味觉的特点 第六节 皮肤感受
文档格式:PDF 文档大小:1.54MB 文档页数:10
针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题,从血管形状拓扑关系利用的角度出发,探索多任务卷积神经网络设计,提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线,能够最大限度地保留血管拓扑结构特征;自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重,有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合,加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图,骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比,该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名,在DRIVE,STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%,85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好,并且,基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性
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