融合注意力线性特征多样化的DR分级模型

糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是目前人类的主要致盲疾病之一。针对DR数据集中样本类间差异小和类分布不均衡等制约分级性能提高的问题,本文提出一种融合注意力线性特征多样化(fusion of attention linear feature diversification, FALFD)的分级算法。该算法首先用改进的Res2Net残差网络作为模型骨干来增大感受野,进一步提高网络捕捉特征信息的能力;其次引入自适应特征多样化模块(adaptive feature diversification module, AFDM)对眼底图像可分辨的微小病理特征进行识别,获得具有高语义信息的局部特征,避免单一特征区域的限制,进而提高分级准确度;再后利用双线性注意力融合模块(bilinear attention fusion module, BAFM)增加可判别区域特征的网络权重占比;最后采用正则化焦点损失(focal loss, FL)进一步提升算法的分类性能。在IDRID数据集上,灵敏度和特异性分别为94.20%和97.05%,二次加权系数为87.83%;在APTO...     

CDIO模式下电子系统课程设计研究与实践

通过分析"电子系统课程设计"教学中存在的问题,阐述基于CDIO工程教育模式下的"电子系统课程设计"教学改革和实践,提出了该实践课程教学改革的具体措施,培养学生的综合实践和创新能力,从而构建了新的"电子系统课程设计"实践教学模式。实践表明,此课程设计模式避免了重理论轻实践、人才培养观念滞后、高等教育与社会需求脱节等问题,并在短期内整合了学生所学的知识,提高了学生的综合能力。     

基于51内核智能晾衣杆设计

本次设计主要是以 51 单片机为基础并且使用了机智云、雨滴传感器和光敏传感器,并且使用了电机来操控晾衣杆。机智云是可以帮助自动生成代码并通过手机 APP 来发送信号从而控制电机来控制晾衣杆的;雨滴传感器是通过检测是否有雨水,进而产生信号调节电机操纵晾衣杆的;光敏传感器则是检测光照程度来改变电机运行状态从而控制晾衣杆的收缩的,这几部分都是通过调节电动机的转动状态来控制晾衣杆在天气适合晾晒衣物时伸出窗外并且在天气不适合晾晒衣物时及时收回晾衣杆以避免衣物被雨水再次淋湿或者在无日照的情况下还持续在屋外而造成一些不必要的损失。论文也从系统构架、硬件组成和软件设计等方面详细描述了本次设计的主要内容。     

基于变容二极管的忆阻PID自适应控制系统设计

为了解决传统PID控制器参数不易整定以及控制过程中无法进行参数动态调整的问题,引入了基于变容二极管的忆阻器模型,提出了忆阻PID自适应控制系统,实现了PID控制系统中参数的自动更新.在理论推导的基础之上,进行了Multisim仿真与物理实验.观察了对正弦波和三角波信号的控制结果,并在现有研究成果之上对冲激信号的控制效果...     

多分辨率融合输入的U型视网膜血管分割算法

针对视网膜血管拓扑结构不规则、形态复杂和尺度变化多样的特点,该文提出一种多分辨率融合输入的U型网络(MFIU-Net),旨在实现视网膜血管精准分割。设计以多分辨率融合输入为主干的粗略分割网络,生成高分辨率特征。采用改进的ResNeSt代替传统卷积,优化血管分割边界特征;将并行空间激活模块嵌入其中,捕获更多的语义和空间信息。构架另一U型精细分割网络,提高模型的微观表示和识别能力。一是底层采用多尺度密集特征金字塔模块提取血管的多尺度特征信息。二是利用特征自适应模块增强粗、细网络之间的特征融合,抑制不相关的背景噪声。三是设计面向细节的双重损失函数融合,以引导网络专注于学习特征。在眼底数据用于血管提取的数字视网膜图像(DRIVE)、视网膜结构分析(STARE)和儿童心脏与健康研究(CHASE_DB1)上进行实验,其准确率分别为97.00%, 97.47%和97.48%,灵敏度分别为82.73%, 82.86%和83.24%,曲线下的面积(AUC)值分别为98.74%, 98.90%和98.93%。其模型整体性能优于现有算法。     

多层次特征融合低照度图像增强算法

针对成像设备在夜间等低照度环境下采集的图像存在细节丢失、动态范围较窄和大量噪声等特点,导致采集图像清晰度低、可用性不高和识别性较差等问题,提出了一种多层次特征融合(Multi-level Feature Fusion, MFF-Net)算法。该算法利用多尺度采样构建U型网络,并引入多种注意力机制多线程处理图像流,各支路特征向量跨通道交互,协同渐进式抑制冗余信息。高效运用特征融合模块强化对低尺度纹理细节和多层次特征的感知。设计了由峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)指标构成的损失函数,有目的地引导网络由浅到深地学习图像之间的映射关系,从而加快模型收敛速度,助力提高模型性能和图像增强。所提算法在LOL数据集Low-Light Dataset上进行了相关实验和测试。其PSNR、SSIM和学习感知图像块相似度(Learned Perceptual Image Patch Similarity, LPIPS)等6种客观评价指标上整体优于大部分先进算法。实验结果表明,所构建的模型能有效抑...     

步进电机一体化控制系统的设计与实现

文章应用STM32F103ZE处理器、液晶触摸显示屏、TB6560步进电机驱动芯片,构建了集步进电机控制器和驱动器为一体的步进电机控制系统。通过人机界面上的指令提示,能实现对步进电机进行基本的运动控制。     

多尺度密集注意力网络用于视网膜血管分割

针对视网膜血管分割中有标签图像数据有限、血管结构复杂尺度不一且易受病变区域干扰等问题,提出一种多尺度密集注意力网络用于视网膜血管分割。首先,以U-Net架构为基础,引入并行空间和通道挤压激励注意力密集块（scSE-DB）代替传统卷积层,加强特征传播能力,实现了对特征信息的双重校准,使模型能更好地识别血管像素;其次,在网络底端嵌入级联空洞卷积模块,以捕获多尺度血管特征信息,提升网络获取深层语义特征的能力;最后,在公共数据集DRIVE、CHASE＿DB1和STARE上进行实验,所提网络的准确率分别为96.50%、96.62%和96.75%,灵敏度分别为84.17%、83.34%和80.39%,特异性分别为98.22%、97.95%和98.67%。所提网络的整体分割性能优于现有多数先进算法。     

多尺度特征融合双U型视网膜分割算法

视网膜血管形态结构是反映人体健康的重要指标 ,针对现有视网膜血管分割存在主 血管模糊、微细血管断裂和视盘误分割等问题,提出多尺度特征融合双U型视网膜分割算 法。首先,利用低层U-Net高效循环残差模块对眼底图像进行粗粒度分割,得到视网膜血 管 初步轮廓。其次,将粗分割图与原始特征图像素相乘送入高层U-Net,利用其缩放宽残差 模 块进行细粒度图像解码,丰富视网膜血管细节信息。同时利用3路径注意力机制复合性连接 双网络的编码层与解码层,实现特征映射跨网络传播,减小上下文语义差异。最后,融合双 层网络输出提取血管区域,双U 型网络能够更深层次提取血管像素,精准分割出视网膜细 节。在DRIVE与STARE数据集上进行实验,其准确率分别为96.45%和97.02%,敏感度分 别为83.35%和81.40%,特异性分别为98.38%和 98.83%,总体性能优于现有算法。     

融合Transfomer和多尺度并行注意的结直肠息肉分割算法

针对结直肠息肉图像中病灶区域尺度变化大、形状不规则和边界不清晰等复杂特点导致息肉分割精度低、分割边界存在伪影的问题,提出了一种融合Transfomer和多尺度并行注意网络(Fusion of Transfomer and Multiscale Parallel Attention Networks, FTMPA-Net)的结直肠息肉分割算法。选用HarDNet逐层提取语义信息和空间细节,采用多尺度感受场模块(Multiscale Receptive Field Block, RFB)捕获不同感受野下的特征信息,串入高效通道注意力机制提取空间、通道特征的相关性信息,以抑制背景颜色的响应;通过并行解码模块逐层聚合由高效通道注意力机制得到的增强特征图,并生成初始预测分割图用于后续深层监督;提出高效多头注意力机制(Efficient Multi-Head Self-Attention Module, EMHSA)来进一步细化边缘信息,构建区域与边界之间的联系,以提高其分割性能。在CVC-ClinicDB数据集和Kvasir-SEG数据集上对该算法进行测试,平均相似性系数分别为95.58%和92...