Ncut在颅脑MRI肿瘤提取中的应用研究

颅脑肿瘤自身边缘包含重要的病变信息,提取脑肿瘤区域,对脑部疾病的诊断和治疗具有重要意义。Ncut(Normalized Cut)是基于图理的典型分割方法。将Ncut算法应用到颅脑MRI肿瘤图像的分割中,针对不同颅脑MRI肿瘤图像,进行相关参数测试,选择合适的权重及参数,进行颅脑MR肿瘤的提取。通过利用Matlab进行仿真测试可知Ncut方法能够提取出肿瘤所在的基本轮廓,取得较好效果。     

基于交互式图论的目标边缘检测算法

针对传统边缘检测算法无法准确提取目标及其边缘的问题,基于交互式图论的最大流/最小割理论提出了一种新的边缘检测算法,设计了一种新的代价函数OE_COST 目标边缘代价函数;通过建立图割模型,能够在分割出目标的同时提取出目标边缘。算法通过交互式选择背景及目标像素集合作为硬性约束,通过图像特征（如灰度级、空间信息等）建立代价函数作为软性约束,同时施加软硬约束达到提取目标边缘的目的。实验结果表明,本算法可以准确提取出目标及其边缘轮廓。     

核磁共振图像脑组织自动提取方法

核磁共振图像的脑组织提取是神经图像处理研究中的一个重要步骤。将传统的几何活动轮廓模型与二值水平集函数相结合,提出了一种新型的二值水平集活动轮廓模型,并基于该模型提出了一种能够自动、准确实现MRI脑组织提取的方法。该方法在脑组织内部自动设定最优初始轮廓曲线,将该演化曲线隐含地表示成一个高维函数的零水平集,零水平集在基于区域的图像力驱动下不断演化并达到待分割脑部图像的边缘。将基于该方法的脑组织提取结果与作为金标准的专家手动分割结果和其他流行算法相比较,结果表明提出的脑组织提取方法能够自动、准确和快速地提取MRI脑组织,是一种鲁棒性较好的MRI脑组织提取方法。     

基于GVF Snake模型的人脸轮廓提取

活动轮廓模型是计算机视觉领域的重要研究方向。针对传统的活动轮廓模型（Snake模型）对凹形轮廓处理效果差、初始轮廓必须充分接近图像边缘的缺点,通过改进外部能量项,提出了一种基于梯度矢量流活动轮廓模型的人脸轮廓提取算法。该算法把梯度矢量场作为外部能量场,克服了传统Snake模型力场范围小以及不能收敛于凹形边缘的缺点。实验结果表明,该方法能够快速、准确地提取人脸轮廓。     

活动轮廓的演化控制及其在铁谱图像分割中的应用

为了提高活动轮廓(active contour,AC)对边缘特征局部极小值的搜索效率,从而提高其对铁谱图像的分割速度,提出了一种基于活动轮廓评价和演化行为控制的图像分割方法.首先,设计了一种基于矢量图的边缘指示函数(edge indicator,EI)的计算方法,相应的计算结果为活动轮廓模型建立了一个边缘指向更加明确的边缘指示场(edge indicator field,EIF).其次,设计了曲线EI值的无迹卡尔曼滤波模型,并基于此提出了活动轮廓边缘特征的跟踪和评价方法.最后,根据以上评价结果调整曲线模型的参数以控制其演化行为.这种参数调节机制保证了曲线模型参数在不同的区域具有不同的参数设置.试验结果表明,该算法显著地提高了控制演化过程的灵活性以及活动轮廓的收敛速度,并且它能够实现对各种形状磨粒的准确分割,不仅避免了弱边界区域的泄漏现象,而且能够有效滤除背景中的各种噪声干扰和非磨粒目标.     

利用贝叶斯结构模型的复杂形状建筑物提取

现有的建筑物轮廓提取方法在处理非矩形的复杂形状建筑物时存在局限性,为克服这一缺点,提出一种航拍图像复杂形状建筑物轮廓的提取方法.针对复杂形状建筑物结构不规则的特点,提出一种贝叶斯结构模型.该模型以概率的形式表示建筑物边缘之间的连接关系;并引入Boosting决策树方法,综合考虑建筑物边缘周围的颜色和纹理等多种图像信息,增强了模型的鲁棒性.另外,设计了一种长度归一化的能量函数来描述建筑物轮廓,并运用图优化算法全局寻优,实现对建筑物轮廓的提取.实验结果表明,该方法能有效地提取多种复杂形状建筑物的轮廓.     

基于改进Snake模型能量函数在MR图像边缘提取中的研究

在分析传统主动轮廓模型的基本原理、数学表征及算法实现的基础上,针对其收敛于局部极小值和依赖初始位置选取方面存在的不足,提出了改进的主动轮廓模型.该模型通过对一阶连续性能量Econt的改进和增加外部约束能量Esand,使MRI图像边缘提取能够接近真实边缘且不依赖初始位置选取.通过脑部肿瘤边缘提取实验证实了该改进主动轮廓模型的有效性.     

基于活动轮廓模型和统计特征的血管内超声图像的边缘提取

血管内超声(IVUS)图像边缘的提取对冠状动脉疾病的诊断和治疗有着重要的意义。为此,提出了一种用于自动提取血管内超声图像内、外膜边缘的方法。这种方法基于活动轮廓模型和超声图像的对比度特征量以及Rayle igh分布统计特性,有效利用动态规划和启发式图搜索方法,分别在不同的代价函数形式下,对血管内超声图像内、外膜边缘进行自动提取。实验结果表明,和以往的提取方法相比,该方法算法简单,准确性较高,对序列图像处理的可重复性和鲁棒性较强,是一种较好的全局最优化算法。     

一种改进的快速轮廓线提取算法

文章针对传统主动轮廓模型对噪声敏感,初始位置敏感和收敛速度慢等不足,提出了一种基于PSO和GVF的快速轮廓线提取算法。首先利用PSO对轮廓控制点进行寻优,使之快速地收敛到图像的边缘附近;然后利用插值算法,得到目标图像的较粗糙轮廓,以此目标轮廓作为下一步GVF收敛的初始位置,最后得到准确的轮廓线。实验结果表明该算法不仅能对图像轮廓线进行准确的提取,而且具有一定的抗噪性能,易于实现,速度快等特点。     

基于区域混合活动轮廓模型的医学图像分割

针对变分水平集算法在图像分割过程中计算量较大且收敛速度慢的现象, 在一些基于区域的活动轮廓模型基础上提出了一种新的基于区域混合模型的非凸正则化活动轮廓模型。该模型构造了一个新的能量泛函,该能量泛函结合了考虑图像局部聚类性质的LBF模型和测地线模型,增加了非凸正则化项,加快了轮廓曲线的收敛速度,可以很好地保持区域形状并能防止边缘过平滑,然后通过经典有限差分法求得能量泛函的极小值。最后,在合成图像和医学图像上做了仿真实验,结果表明,该算法具有较快的收敛速度 和很好的鲁棒性,分割结果也较准确。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

基于C_nV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。