基于磁偶极子的2阶磁场梯度张量缩并方法

针对磁场定位中2阶磁场梯度张量的理论尚不够完善的现状，提出基于磁偶极子的2阶磁 场梯度张量缩并方法。给出2阶磁场梯度张量的全局模量和局部模量计算公式，分析2阶磁场梯度张量的全局模量和局部模量及相关参数的三维空间分布规律，并给出相关参数k_H、k_Hxy和k_Hz的近似计算公式，比较1阶磁场梯度张量和2阶磁场梯度张量及其模量的分布规律及与距离的关系。计算结果表明：全局模量C_H及参数k_H值在0°≤≤90°时，随着增大而减小，在=0°时最大，在=90°时最小；局部模量C_Hxy和参数k_Hxy值在0°≤≤90°时，随先增加、后减少，当=35° 时最大，当=90°时最小；局部模量C_Hz和参数k_Hz随先减少、后增加，当=0°时最大，当=71°时最小；k_H、k_Hxy和k_Hz的拟合值与理论反演值高度吻合；在距离较近时，2阶磁场梯度张量及模量更敏感；在距离较远时，1阶磁场梯度张量及模量更敏感；在实际磁场定位的应用中，可结合1阶和2阶磁场梯度张量及全局模量进行使用。     

高光谱成像用高帧频CMOS图像传感器北大核心

针对高帧频、全局曝光和光谱平坦等成像应用需求,设计了一款高光谱成像用CMOS图像传感器。其光敏元采用PN型光电二极管,读出电路采用5T像素结构。采用列读出电路以及高速多通道模拟信号并行读出的设计方案来获得低像素固定图像噪声(FPN)和非均匀性抑制。芯片采用ASMC 0.35μm三层金属两层多晶硅标准CMOS工艺流片,为了抑制光电二极管的光谱干涉效应,后续进行了光谱平坦化VAE特殊工艺,并对器件的光电性能进行了测试评估。电路测试结果符合理论设计预期,成像效果良好,像素具备积分可调和全局快门功能,最终实现的像素规模为512×256,像元尺寸为30μm×30μm,最大满阱电子为400 ke^(-),FPN小于0.2%,动态范围为72 dB,帧频为450 f/s,相邻10 nm波段范围内量子效率相差小于10%,可满足高光谱成像系统对CMOS成像器件的要求。     

曲边平面砖的点阵原理与工程设计

根据点阵理论,提出一类边缘可为任意曲线的平面砖,其可无缝铺设无限大平面.基础平面砖TE可顺特定两轴方向平移铺排;多重平面砖TN、TNX和TNX/2须多重拼合成TE后再平移铺排.所有TE必基于平面点阵的基形P(平行四或六边形).P的变形通过"等盈亏"(EGL)操作实现,得到多种EGLP.由P或一些EGLP按"过轴心N分割"规则形成的N个同形状的凸角x边形(x=3,4,5,6)可作为TN的基形G.以上也可分割出等边多边形和半等边多边形以作为TNX和TNX/2的基形.所有基形的曲线化均可通过相应的EGL操作实现.由此人们可任意设计出各种形状的T以赋予其不同拼合性能、艺术风格和对称性.     

纸质简谱图像的分割、倾斜校正及音符歌词提取

乐谱图像的自动分割、倾斜校正是乐谱识别过程中的关键技术,各种计算机光学乐谱识别技术在乐谱图像的数字化中有着广泛的应用,但对于乐谱中简谱的识别一直鲜有研究.本文针对人工拍摄条件下光照不理想的简谱图像,提出一种基于PCNN(脉冲耦合神经网络)和DNN(深度神经网络)相结合的分块简谱图像自动分割算法,该方法根据简谱图像灰度分布特征对图像进行自适应分块处理,依据每个分块的灰度特征与PCNN最佳迭代次数之间的关系构造合适的DNN神经网络,从而实现了最优分割图的自适应选取;进一步利用最优分割图像中音符小节线的水平投影,提出一种双尺度下降法实现了简谱图像的倾斜校正;提出去边垂直投影法和连通域距离判断法实现了简谱图像中音符及歌词的提取.实验仿真结果表明:本文算法对复杂光照条件下的简谱图像处理都具有较好的鲁棒性,同时表现出更高的效率.     

面向心脏MRI分割的半监督空间一致性约束网络

精准分割心脏磁共振图像(MRI)分割对于心脏功能分析至关重要.当前基于数据驱动的神经网络模型极大地促进了心脏MRI分割的发展,然而对标注数据的依赖极大地限制了神经网络模型在心脏MRI分割领域的应用.为了降低神经网络模型对于标注数据的依赖,提出一种基于无监督空间一致性约束的半监督心脏MRI分割方法,在少量有标注数据的监督学习基础上,利用无标签数据在模型输入端和输出端分别进行空间变换后前后一致的特性,构建对于无标注数据的空间一致性约束.使用ACDC 2017心脏多组织分割数据集评估了所提出的方法,实验结果表明,相对于有监督学习,通过无监督数据的空间一致性约束能够显著提升模型的泛化能力;此外,相对于其他state-of-the-art的半监督方法,文中方法也拥有更优的泛化性能.     

低功耗高性能的全MOS电压基准源设计

设计了一种基于亚阈值技术的全MOS电压基准源,采用共源共栅结构来增大PSRR,使用MOS管代替电阻,优化温度特性,使电路中大部分MOS管工作于亚阈值区。基于0.18μm CMOS工艺进行设计、版图绘制、和前、后仿真,在后仿真中得出相关参数值。对各参数做出详细分析,包括:一定温度范围内的温度系数;常温下基准输出电压;不同电源电压条件下的线性调整率、基准源静态电流及功耗,并对不同频率下的电源电压抑制比进行了对比。实验结果表明达到了低功耗高性能的设计目标。     

结合注意力的3D卷积网络脑胶质瘤分割算法

为了提升脑胶质瘤分割精度，提出一种结合注意力机制的3D卷积神经网络算法。输入3个不同尺度的图像块，经过9个卷积层和1个分类层后得到3个不同的分类结果，将分类结果与注意力学习到的权重相乘并逐体素相加得到输出。此外该算法采用了一种混合Dice损失函数与Focal损失函数的超参数损失函数。实验表明，该算法的Dice系数在整体区域、核心区域以及增强区域分别达到了95.31%、80.12%、82.25%。与已有的一种脑胶质瘤分割算法deepmedic相比，整体区域、核心区域以及增强区域的Dice系数分别提升了3%、2%、6%。在脑胶质瘤分割方面，具有重要的临床意义。