改进的M2det内窥镜息肉检测方法

结直肠癌是一种致命的疾病,作为息肉的肠腺瘤被认为是结直肠癌的主要病因,因此在临床诊断中发现肠息肉是一项至关重要的任务.息肉检测通常由医生操作内窥镜来实现,由于肠道环境复杂,息肉影像数据量大,小尺度息肉不易辨识,息肉检查过程除了极其依赖医生经验之外,工作压力和强度也给医生带来了极大的负担,因此需要借助计算机辅助诊断技术来...     

一种基于采样的蓝屏抠像方法

蓝屏抠像技术广泛地应用于虚拟演播室、影视制作等领域。抠像质量的好坏,是影响图像真实感的主要因素。蓝屏抠像中的色度溢出是指在前景目标与合成背景之间的一条单色边,它的存在会严重影响抠像质量。并且,现阶段对色度溢出的处理需要大量的用户交互,过程繁琐,费时费力。本文研究一种基于采样的蓝屏抠像方法,该方法仅需要简单的输入,即可自动地完成抠像工作,避免了大量的人工操作。通过实验对比经典的色度抠像算法,即使对于色度溢出现象较为严重的图像,提出的方法也能获得较好的合成效果。     

基于Spark优化的协同过滤推荐算法研究

推荐算法是数据挖掘中较为重要的算法之一,在如今的互联网发展中被广泛使用。而基于Spark Mllib平台上使用的ALS协同过滤算法在个性化推荐系统中发挥着重要作用,但由于Spark复杂的内核架构与其基于内存计算的特点,想通过Spark实现高性能的推荐系统,还存在着诸多问题需要研究。针对基于ALS模型的协同过滤算法及用来实现该算法的Spark计算技术进行分析与优化,经过资源优化后,缩短了推荐所用的时间,其性能提升了33.3%;在资源优化的基础上再经过Spark Shuffle优化,优化后的性能与无优化时相比,其性能提升了54.8%。     

计算机2000年问题的技术解决方案

本文从基本技术、软件工具、测试方法三个方面讨论了如何从技术上解决计算机２０００ 年问题。     

A Rapid Method for Compensating Output Error of Electromagnetic Tracker

Some methods which use an optical tracker （OT） as a standard reference of electromagnetic tracker （EMT） were proposed in order to compensate the output error of electromagnetic tracker. Usually, they use a magneto-optic tool to collect the outputs of OT and EMT simultaneously, and then compare the output of OT with that of EMT to compensate the error of EMT. Although the outputs of EMT and OT can be matched each other by using a time stamp which denotes when the acquirement command is sent, but the accuracy will decrease if the tool moves faster for the errors of the time stamp itself. A rapid method for compensating EMT output error is proposed. A particular scan mode of the magneto-optic tool is designed for collecting EMT and OT outputs, and a data registration method is proposed to match the outputs of EMT and OT. The simulated results show that the output error of EMT can be decreased efficiently and the accuracy of the compensation can be improved by about 15 % compared with that of the existing methods.     

“三突出、三位一体”医学科技管理系统设计

随着医疗卫生事业的发展和科技的进步，实施现代化的医学科技管理具有了更深远的意义。为此，本文介绍了“三突出、三位一体（Three Units Manage System)”医学科技管理系统的基本原理、数据结构和数据流图、实现方法，并介绍其主要功能和特点。     

基于改进的U-Net肺结节分割方法研究

由于肺部CT图像的特征信息复杂程度高,经典U型卷积网络对肺结节分割存在准确率较低和误分割等问题.针对这一问题,提出一种改进的U型卷积网络模型.该模型将U-Net网络和DenseNet网络融合,将解码器浅层特征连接至深层特征来增强特征的复用性.通过U-Net网络与卷积条件随机场(ConvCRF)的端到端结合训练来增强边缘特征,解决了边界模糊的问题.提出一种改进的focal loss损失函数,该函数提高了结节所占的权重,解决了正负样本不平衡的问题.在LUNA16数据集中作对比实验验证了模型的性能,分割精准度达到0.9374,敏感度为0.941,该结果证明了改进模型在肺结节分割中更优.     

基于超声反射和阴影特性的CT影像超声仿真算法研究

目前的手术导航系统通常利用术前CT图像数据,不具备实时性。而超声成像凭借它的实时性和对病人较小伤害被应用到手术导航中来。超声图像在手术导航系统中的应用,需要解决的重要问题是将需要的超声图像准确的融合到CT图像中去。这就要求超声图像的准确配准。而超声图像与CT图像的配准是一个技术难题。为了解决这个问题,一个可靠的方法就是利用CT图像的信息进行超声图像的仿真。根据超声图像的成像原理,改进了Wein等提出的超声仿真方法,减少计算量,增加了计算的可靠性并且加入了新的超声特性。通过该方法得到的仿真超声图像用来解决超声图像与CT图像的配准问题。     

基于CT图像的肾脏建模方法研究

虚拟手术是当今医学辅助研究领域的热点问题之一,它具有节约医生培训成本、提高手术成功率等优点,而人体组织建模则是虚拟手术系统中的关键技术。随着计算机硬件技术的飞速发展,计算机的计算速度越来越快,对人体软组织建模算法的速度需求已不再那么迫切,而如何提高建模的精度和实现自动化建模则成为了现在研究的主要目标。针对这种情况,尝试了一种新的人体软组织建模方法,该算法结合水平集算法和图割算法对CT图像进行分割,并将这种方法应用到了肾脏的建模上。通过实验证明了该方法同时具有高建模精度和低人工成本的优点,满足了实际使用的需求。     

神经网络对手写字符识别特征的提取

神经网络对手写字符有较强的识别能力 ,关键在于特征的提取。本文提出按字符字段和非均匀网络结构浓度提取手写文字特征的改进方法。