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1.
甲襞微循环速度测量的研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文建立了完整的甲襞流速测量数据模型,指出流速测量必须考虑流向,晃动大小,绝对位移。提出了对甲襞这类目标物有形变及晃动的时间序列配准方法并实现了高精度快速配准,以此补偿晃动和形变,基于配准,通过运动分析首次实现了流速的无原理误差测量。实现结果表明了所提出的方法的有效性。  相似文献   
2.
胡庆茂  陈锦江 《机器人》1989,3(2):47-50
本文探讨了机器人视觉的固有矛盾,分析了机器人视觉方法的现状,得出:现行的视觉方法难于给出机器人操作必需的信息,难于兼顾实时性与通用性。基于此分析,构思了一种新的三维视觉系统,旨在解决机器人视觉的固有问题.  相似文献   
3.
文章提出了脑部核磁共振血管造影(Magnetic Resonance Angiography, MRA)的全自动分割方法,该方法 有效增强了现有的基于 Markov 随机场(Markov Random Field, MRF)的分割技术。现有的三维 Markov 分割模型通 常面临的挑战是:(1)低级 MRF 模型参数初始化不够准确;(2)普通的 MRF 邻域系统无法探测精细的血管结构。 针对这两类问题,分别提出了基于多尺度滤波响应阈值分析和多模式邻域系统进行解决,使得 MRF 模型的血管 分辨率提高到 2 个体素的细小血管。实验中,低级模型参数的精确估计采用了最大期望算法,高阶 MRF 参数的 估计采用最大伪似然估计方法;通过三维仿真数据和实际脑部 MRA 数据进行验证,分割结果显示了较小的全局 误差  相似文献   
4.
数字图像配准快速算法:阈值序列的自适应生成研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
胡庆茂 《计算机学报》1993,16(10):750-757
本文基于配准点的误差特点,指出初始阈值序列的合理形式是直线;基于后验信息(匹配过程),提出了两种自适应阈值序列算法,理论分析与实验结果均表明所提出的算法是有效的。  相似文献   
5.
自发性脑出血后脑水肿在 CT 图像呈现的模糊边缘是 CT 图像上实现脑水肿自动分割的一个严峻挑战。在磁共振 T2加权图像上,脑水肿的边界相对清晰。因此,文章提出利用14套同时拥有磁共振和 CT 图像的病例,将其磁共振 T2加权图像的手动分割金标准通过配准映射到 CT 空间,结合 CT 图像信息通过对配准后的结果进行机器学习得到脑水肿体素分类器,并利用此分类器进行 CT 图像上的脑水肿分割。采用近邻采样策略,选择公共测度子空间进行特征选择,基于支持向量机方法利用穷举法得到分割精度最高的水肿分类器;通过36套临床脑出血的 CT 数据的验证,结果显示该方法的 Dice 系数达到0.859±0.037,明显高于基于区域增长的方法(0.789±0.036,P<0.0001)、半自动水平集方法(0.712±0.118,P<0.0001)和基于阈值的方法(0.649±0.147,P<0.0001)。与之对比,使用 CT 手动分割金标准得到的分类器分割精度 Dice 系数(0.686±0.136,P<0.0001)明显小于基于 T2金标准的分类器。试验结果显示磁共振 T2加权图像上脑水肿的清晰边界在精确区分水肿与周围正常脑组织的时候可能提供更强的约束。文章提出的方法为脑出血患者的脑水肿量化、病理改变严重性的评估、以及治疗提供潜在的工具。  相似文献   
6.
蛛网膜下腔出血由于通过蛛网膜下腔循环而导致出血信号难以检测,从而导致对该疾病的漏诊率可高达25%。本文综述了蛛网膜下腔出血计算机辅助诊断的现状:蛛网膜下腔出血在影像上可以表现为脑沟消失和/或对比度低的高信号,难以用传统的图像分割方法分割出血信号。现有的方法是先通过图谱配准或距离变换估计蛛网膜下腔,然后通过机器学习识别在估计的蛛网膜下腔是否有信号异常。现有算法的问题在于少量出血的高信号以及部分脑沟消失容易漏检。本文较为详细地介绍了基于距离变换估计蛛网膜下腔并基于支持向量机的蛛网膜下腔出血识别,为进一步提高诊断率,提出了可能的发展方向,即研究新的图像分析算法,实现低对比度高信号的检测,并准确地量化脑沟。  相似文献   
7.
计算机控制系统的数据输入技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文以输入控制对象的有用信息,降低其冗余度为出发点,讨论了定时与不定时采样,阐述了不定时采样的重要意义,并分析了各种情况下采集数据的记录方法,最后给出了一个输入数据特征的实例。  相似文献   
8.
为解决医学图像中前景背景比例严重失衡及小目标区域难以分割的问题,该文提出了一种 基于高斯图像金字塔的注意力网络。具体地,首先在特征解码阶段将空间信息与抽象信息进行特征融 合;其次,设计了一个特征召回器以强制编码器减少遗漏感兴趣区域的特征;最后,引入分类精度和 全局区域重叠项组成的混合损失函数来处理医学图像前景背景严重不平衡问题。所提出的方法在膝关 节软骨数据集和 COVOID-19 胸部 CT 数据集中进行了验证,其分割区域分别占 2.08% 和 10.73%。与 U-Net 及其主流变体相比,该方法在两个数据集上都得到了最佳的 Dice 系数,分别为 0.884±0.032 和 0.831±0.072。  相似文献   
9.
为验证 Kinect 相机用于腹部肝穿刺介入导航的可行性,开发了一套基于第二代 Kinect 相机 的被动光学定位导航系统。该系统实现了一种无标记术中注册方法,分别从术前腹部 X-射线计算机断层图像和 Kinect 相机获取的彩色及深度图像中提出腹部表面点云数据做匹配,实现术中数据与术前 数据融合。为验证系统的导航精度,分别在 1 个腹部体模和 6 只健康比格犬肝脏区域做了穿刺导航实验,穿刺结果分别统计了靶点配准误差、用户手动误差和靶点定位误差。体模实验显示,靶点配准误 差、用户手动误差和靶点定位误差分别为(4.26±1.94)mm、(2.92±1.67)mm、(5.23±2.29)mm。同 时比较了第一代和第二代 Kinect 相机应用于穿刺导航的性能,实验结果表明,第二代相机的导航精度明显高于第一代。动物实验中得到的靶点定位误差及其横向、径向误差分量为(6.40±2.72)mm、 (4.30±2.51)mm、(3.80±3.11)mm。由实验结果可知,该研究成功验证了 Kinect 相机用于腹部肝穿刺介入手术导航的可行性。  相似文献   
10.
文章提出了脑部核磁共振血管造影(Magnetic Resonance Angiography,MRA)的全自动分割方法,该方法有效增强了现有的基于Markov随机场(Markov Random Field,MRF)的分割技术。现有的三维Markov分割模型通常面临的挑战是:(1)低级MRF模型参数初始化不够准确;(2)普通的MRF邻域系统无法探测精细的血管结构。针对这两类问题,分别提出了基于多尺度滤波响应阈值分析和多模式邻域系统进行解决,使得MRF模型的血管分辨率提高到2个体素的细小血管。实验中,低级模型参数的精确估计采用了最大期望算法,高阶MRF参数的估计采用最大伪似然估计方法;通过三维仿真数据和实际脑部MRA数据进行验证,分割结果显示了较小的全局误差。  相似文献   
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