您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
深度学习驱动的轻量化医疗图像压缩模型
图形图像处理 | 更新时间：2026-02-09

    • 深度学习驱动的轻量化医疗图像压缩模型

    • Lightweight Medical Image Compression Model Driven by Deep Learning

    • “专家提出轻量化医疗图像压缩模型，通过双窗口注意力模块和离散高斯混合熵模型，显著提升压缩效率，为远程诊断提供高效解决方案。”
    • 软件导刊   2026年25卷第2期 页码：186-192

    • DOI：10.11907/rjdk.241979    

      中图分类号： TP183

    • 收稿：2024-12-31，

      纸质出版：2026-02-26

    移动端阅览

  • 封岸松,谢富深,陈星池.深度学习驱动的轻量化医疗图像压缩模型[J].软件导刊,2026,25(02):186-192. DOI： 10.11907/rjdk.241979.

    FENG Ansong,XIE Fushen,CHEN Xingchi.Lightweight Medical Image Compression Model Driven by Deep Learning[J].Software Guide,2026,25(02):186-192. DOI： 10.11907/rjdk.241979.

  •  
  •  

0

浏览量

0

下载量

0

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于多层感知机的轻量级遥感影像语义分割方法研究
基于十字绣单元与多任务学习的人格预测方法
基于多尺度注意力融合的声音事件定位与检测
SESSC-DL-MTSK：带有新型模糊化操作的TSK模糊系统
基于漏洞关键代码的智能合约漏洞检测方法

相关作者

吕文琪
马骁
简夜明
向毅
王春东
韩璐
林浩
黄翔

相关机构

重庆科技学院 智能技术与工程学院
天津理工大学 计算机科学与工程学院
天津理工大学 计算机病毒防治技术国家工程实验室
天津理工大学 智能计算及软件新技术天津市重点实验室
陆军工程大学 指挥控制工程学院
0