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61.
目的 由于海马子区体积很小且结构复杂,传统的分割方法无法达到理想的分割效果,为此提出一种基于卷积神经网络和支持向量机的海马子区分割方法。方法 该方法构建一种新模型,将卷积神经网络和支持向量机结合起来,使用支持向量机分类器替换卷积神经网络的输出层,通过训练深层网络自动提取图像块特征,利用所提取的图像特征训练支持向量机实现图像的像素级分类。结果 实验选取美国旧金山CIND中心的32位实验者的脑部磁共振图像(MRI)进行海马子区分割测试,在定性和定量方面分别对比了本文方法与支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)和基于稀疏表示与字典学习方法的分割结果。所提方法对海马子区CA1、CA2、DG、CA3、Head、Tail、SUB、ERC和PHG的分割准确率分别为0.969、0.733、0.967、0.837、0.981、0.920、0.972、0.968和0.976。本文方法优于现有的基于稀疏表示与字典学习、支持向量机和卷积神经网络的方法,各海马子区分割准确率均有较大提升,对较大子区如Head,准确率较现有最优方法提升10.2%,对较小子区如CA2、CA3,准确率分别有36.2%和52.7%的大幅提升。结论 本文方法有效提升了海马子区的分割准确率,可用于大脑核磁共振图像中海马及其子区的准确分割,为诸多神经退行性疾病的临床诊断与治疗提供依据。 相似文献
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目的 肾脏图像分割对于肾脏疾病的诊断有着重要意义,临床上通过测量肾皮质的体积和厚度可判断肾脏是否有肿瘤、慢性动脉硬化性肾病和肾移植急性排斥反应等。现有的肾脏分割算法大多针对一种模态,且只能分割出肾脏整体。本文提出一种基于全卷积网络和GrowCut的肾皮质自动分割算法,用于多模态肾脏图像分割。方法 首先用广义霍夫变换对肾脏进行检测,提取出感兴趣区域,通过数据增强扩充带标签数据;然后用VGG-16预训练模型进行迁移学习,构建适用于肾皮质分割的全卷积网络,设置网络训练参数,使用扩充数据训练网络。最后用全卷积网络分割图像,提取最后一层卷积层的特征图得到种子点标记,结合肾脏图像的先验知识纠正错误种子点,将该标记图作为GrowCut初始种子点可实现肾皮质准确分割。结果 实验数据为30组临床CT和MRI图像,其中一组有标记的CT图像用于训练网络并测试算法分割准确性,该文算法分割准确率IU(region intersection over union)和DSC(Dice similarity coefficient)分别达到91.06%±2.34%和91.79%±2.39%。与全卷积网络FCN-32s相比,本文提出的网络参数减少,准确率更高,可实现肾皮质分割。GrowCut算法考虑像素间的邻域信息,与全卷积网络结合可进一步将分割准确率提高3%。结论 该方法可准确分割多模态肾脏图像,包括正常和变异肾脏的图像,说明该方法优于主流方法,能够为临床诊断提供可靠依据。 相似文献
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66.
本文以电子信息类课程为依托,结合当前以视频应用和移动终端学习为主要特点的网络信息技术环境,探索了混合式学习资源的设计开发与集成共享。笔者通过整合网络精品视频资源,构建基于知识点的视频微课,同时在电子信息类专业课程中实践了翻转课堂学习新模式,对后课堂的因材施教进行了实证研究。 相似文献
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68.
基于Ward等值的多区域无功优化分解协调算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对多区域电力系统的无功优化问题,提出了基于Ward等值的分解协调算法.将所有子区域分为主区域和从区域,并确定边界节点在不同区域中的节点类型和区域间相角传递方法.在基态条件下,根据潮流计算结果确定边界节点等值注入功率初值.采用矩阵求逆辅助定理,提高优化过程中外部网络变压器变比变化引起的等值导纳矩阵计算效率问题,且大幅度提高了外部网络等值精度.引入适合无功优化算法的外部协调策略,以较少的协调通信量获得较好的协调效果.以IEEE 39节点和538节点实际系统为例,通过与集中优化方法进行比较,验证了该方法的有效性. 相似文献
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刘志文 《建筑·建材·装饰》2009,10(4)
1 常见单芯电缆护层接地方式
(1)单端接地.电缆线路长度小于500m时,通常采用电缆金属护套在终端位置采用一端直接接地,另一端经非线性电阻保护器间接接地的连接方式.由于金属护套的其他部位对地绝缘,这样护套与地之间不构成回路. 相似文献
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