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从超声图像中分割出左心耳(LAA)是得出临床诊断指标的重要步骤,而准确自动分割的首要步骤和难点就是实现目标的自动定位。针对这一问题,提出了一种结合基于深度学习框架的自动定位和基于模型的分割算法的方法来实现超声图像中LAA的自动分割。首先,训练YOLO模型作为LAA自动定位的网络架构;其次,通过验证集确定最优的权重文件,并预测出LAA的最小包围盒;最后,在正确定位的基础上,将YOLO预测的最小包围盒放大1.5倍作为初始轮廓,利用C-V模型完成LAA的自动分割。分割结果用5项指标加以评价:正确性、敏感性、特异性、阴性、阳性。实验结果表明,所提方法能够实现不同分辨率条件和不同显示模式下LAA的自动定位,小样本数据在1000次迭代时已经达到最优的定位效果,正确定位率达到72.25%,并且在正确定位的基础上,C-V模型的分割准确率能够达到98.09%。因此,深度学习技术在实现LAA超声图像的自动分割上具备较大的潜力,能够为基于轮廓的分割算法提供良好的初始轮廓。 相似文献
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锂电池被广泛用于电动汽车来代替传统能源,但由于锂电池适宜工作最高温度为50℃,所以有效控制电池组温度对于电动汽车设计尤为重要。建立了液冷散热锂离子电池组有限元模型。对不同流道数量的电池组进行仿真,可知增加流道数量能够降低电池组最高温度;分别对相同截面积的圆形和矩形流道电池组进行放电过程热仿真,可知采用矩形流道能比圆形流道更能有效降低最高温度,但同时会提高电池组内最大温差;对不同长宽比的矩形截面流道电池组进行仿真,可知增大流道截面长宽比,能有效降低电池组的最大温度,但过量增大截面长宽比会提高电池组内温差,使电池组的均温性能下降。 相似文献
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为提高拉拔机生产精度和自动化水平,设计了基于Profibus-DP现场总线的控制系统。该系统采用西门子公司S7-300系列PLC为主站,IM153模块和MM440变频器为从站。根据拉拔机系统生产工艺要求,设置了Profibus-DP的通信协议及变频器的相关参数,并利用编程软件STEP7与组态软件MCGS设计了PLC程序和上位机界面,实现了触摸屏与PLC之间的信息实时交互。Profibus-DP现场总线能将拉拔机系统中分散的设备进行集中管理,减少了线缆布置,网络通信稳定,速度快,很大程度上提高了拉拔机的生产效率和信息化程度。 相似文献
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本文首先通过红外光谱(IR)、核磁共振(1H-NMR)和渗透凝胶色谱(GPC)等测试手段表征了本实验选用的杜仲胶(EUG)和合成反式-1,4-聚异戊二烯(TPI)的化学组成和结构差异,进而采用差示扫描量热仪(DSC)和偏光显微镜(POM)分别测试了EUG和TPI的非等温结晶行为,Mo法研究了两者的非等温结晶动力学并进行了对比。结果表明,Mo法处理EUG和TPI的非等温结晶过程较为理想。非等温结晶动力学研究得到的t1/2和FT等结晶参数表明,随降温速率的增加,EUG和TPI的结晶速率增大,EUG结晶速率快于TPI。根据Kissinger方程求得EUG的结晶活化能为102.8 kJ/mol,TPI为97.4 kJ/mol。这些非定温结晶性能的差异主要来源于二者不同的合成机理所造成的杂质种类、分子链端基以及分子量分布的不同。 相似文献
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由于对比度低和噪声强等特点,超声图像分割很难达到满意的效果,针对这一状况,将Gabor滤波器结合形态学操作应用到超声图像中目标的边界提取。首先对原始图像做预处理,去噪增强,然后再利用Gabor滤波进行目标区域特征提取,再经形态学腐蚀、膨胀等操作平滑图像,最后由sobel算子提取最终的边界图像。该法的关键之处在于Gabor滤波器尺度参数的选择,通过实验和分析得出了一组最佳尺度参数,取得了良好的分割效果,同时也验证了这一方法在超声图像分割中的实用性。 相似文献
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