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1.
针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效. 相似文献
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3.
近年来,激光剥蚀技术与单接收或多接收电感耦合等离子体质谱法联用(LA-(MC)-ICP-MS)得到了广泛应用,实现了由激光剥蚀系统对固体岩矿样品微区采样后产生的气溶胶输送至电感耦合等离子体质谱的同位素分析,具有原位、实时、快速的分析优势及高空间分辨率、高灵敏度、多元素及其同位素比值同时测定的优点。本文介绍了本实验室近年来开展和建立的基于LA-(MC)-ICP-MS的一系列矿物微区原位同位素分析方法,主要有含硼矿物(如电气石、白云母)的硼同位素组成、碳酸盐矿物的碳同位素组成、硫化物和硫酸盐矿物的硫同位素组成、含锶矿物(如磷灰石)的锶同位素组成、锆石的铪同位素组成,以及锡石、黑钨矿、独居石、榍石和石榴子石等矿物的U-Pb定年分析方法。 相似文献
4.
为了解决高精度的直线时栅位移传感器依赖空间超精密刻线和刻线不均匀等问题,提出一种采用多参数协同调制的新型直线时栅位移传感器。该传感器通过在PCB基板上布置阵列的激励线圈和特定形状的感应线圈,通过调制感应的面积和线圈的参数,感应出电行波信号,经过整形后用高频时钟脉冲插补得到位移量。通过仿真分析设计与样机实验,得出实验结果表明,在不改变空间极距的情况下,使得分辨力在信号源头上提高1倍且有±68μm的测量精度。 相似文献
5.
考虑可再生能源出力、电力负荷和电价等一系列不确定性因素,提出了高比例可再生能源渗透下的多虚拟电厂日内两阶段优化调度模型。该模型通过对多虚拟电厂中运行设备小时级时间尺度和分钟级时间尺度的协调优化,达到分级消除系统中随机和扰动因素的影响,实现高比例可再生能源的安全消纳。并且在多虚拟电厂优化调度模型中,借助Markowitz均值-方差理论,提出利润函数的风险刻画,准确描述不确定性的影响。最后,通过算例分析,说明所提出模型可有效降低决策风险和不确定性因素的影响。 相似文献
6.
本文提出将单向悬浮交错Boost变换器扩展到双向工作模式,得到可用于储能系统的悬浮交错双向DC/DC变换器FIBDC(floating interleaved bi-directional converter)。详细分析了该变换器在双向模式下的工作过程,推导出电压增益、功率器件承受的电压应力以及电流纹波表达式,采用共同占空比交错控制策略实现了工作电压稳定和内部子单元平衡。最后通过仿真和实验对该变换器的性能及控制策略进行验证。该变换器具有输入输出电流纹波小、电压增益高、开关管应力低以及可多相扩展等优点,适用于高压大功率场合。 相似文献
7.
基于单周期控制(OCC)的三相功率因数校正(PFC)整流器控制简洁且无需电网电压锁相及采样,在中小功率场合受到广泛应用.以三相三桥臂PFC整流器拓扑为研究对象,详细分析了整流器存在输入扰动/不平衡时,对基于OCC控制的PFC整流器控制环路及外特性影响.指出了控制环路及直流侧输出所存在的n±1倍频脉动信号经过开关函数作用,耦合至输入交流侧使得PFC交流电流含有丰富的奇次谐波,严重影响输入电流波形质量.为了改善上述工况下的PFC整流器外特性,提出一种新颖的基于多频复合谐振OCC改进控制策略,有效抑制了控制环路中含有的多频段脉动信号,提升了输入电流品质.上述分析和研究成果的正确性均获得了仿真与实验验证. 相似文献
8.
湿法脱硫排出的废水是燃煤机组废水中最难处理的末端废水之一。热法固化是实现脱硫废水零排放的必然途径。通过构建整个燃煤机组厂级尺度热力系统虚拟仿真模型,从能量流、物料流、水平衡及其之间的相互影响机制的角度对比分析了目前三种主流不同脱硫工艺路线的优劣。在此基础上,提出了基于吸附式热泵和多效蒸馏浓缩,废热用于干燥的新型脱硫工艺,新工艺所需的高温烟气量最小,仅为旁路直喷式的1/5,为目前主流浓缩干燥方案的1/3,在回收水分的同时,极大降低高温烟气的消耗量,降低对主机安全性的影响。相关研究可以为燃煤机组脱硫废水零排放及深度节水提供新的解决思路。 相似文献
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10.
图像配准是医学影像处理与智能分析领域中的重要环节和关键技术.传统的图像配准算法由于复杂性较高、计算代价较大等问题,无法实现配准的实时性要求.随着深度学习方法的发展,基于学习的图像配准方法也取得显著效果.文中系统总结基于深度学习的医学图像配准方法.具体地,将方法归为3类:监督学习,无监督学习和对偶监督/弱监督学习.在此基础上,分析和讨论各自优缺点.进一步,着重讨论近年来提出的正则化方法,特别是基于微分同胚表示的正则和基于多尺度的正则.最后,根据当前医学图像配准方法的发展趋势,展望基于深度学习的医学图像配准方法. 相似文献