排序方式: 共有83条查询结果,搜索用时 203 毫秒
1.
为提高计算机辅助诊断系统对大尺寸肺结节分割的完整度以及小尺寸肺结节的分割精度,构建双注意力3D-UNet肺结节分割网络模型。将传统3D-UNet网络中的上采样操作替换为DUpsampling结构,通过最小化特征图的像素点与被压缩标签图像之间的损失,得到更具表达能力的特征图,进而提高网络收敛速度。在此基础上,融入空间注意力模块和通道注意力模块,使单通道与多通道中相似的特征彼此相关,增加特征图的全局相关性以提高分割结果的精度。实验结果表明,与3D-UNet等方法相比,该模型有效提高了肺结节分割的准确率,在公共数据集LIDC-IDRI上的MIoU分数达到89.4%。 相似文献
2.
针对传统肺结节检测中存在灵敏度低、假阳性高、小结节难检测的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测框架.第一阶段使用特征金字塔子网提取肺部影像的多层次特征,引入多尺度区域建议子网用于在高灵敏度下检测出所有的候选结节;第二阶段设计级联卷积神经网络模型减少假阳性,通过保留分类错误样本用于重新训练模型,将多个模型结果进行投票选出最终分类结果.LUNA16数据集上的实验结果表明,所提框架灵敏度达到95.9%,检测效果优于其它算法,能够有效实现肺结节的准确检测. 相似文献
3.
5.
针对无线多媒体传感网络在森林火灾监测应用中存在的问题,提出了基于图像哈希编码技术的森林火灾识别算法。首先,建立森林火灾图像的图像库,提取火焰图像的一系列静态和动态特征, 通过哈希函数对其特征向量进行计算得到对应的哈希码,从而得到图像库对应的哈希码库。其次,计算被识别图像的哈希码,并通过计算汉明距离与哈希码库进行匹配,得出与其最相近的图像,从而得出是否有火灾发生。实验结果表明,该算法的火焰识别准确率达到94.12%,高于SVM、BP神经网络和稀疏表示的火焰识别算法,且减少了网络中因图像传输而产生的能量消耗,提高了网络带宽的使用率。 相似文献
6.
NoSQL数据库作为下一代巨型数据的存储模式,在科学计算和商业计算领域均发挥着重要作用,受到当前学术界和企业界的广泛关注。提出一种新的基于NoSQL数据库HBase的并行求取最短路径树的方法。首先利用Watts-Strogatz模型完成对巨型网络的数学建模,这种建模方式使得网络模型具有一定的聚类效果;其次利用HBase最近发布的Coprocessor简化和改进并行BFS方法,提高其计算效率。此外,还设计并实施了大量实验,得出了巨型网络的最短路径树,验证了该算法的正确性和有效性;同时对比其它路径算法,验证了该算法的高效性。 相似文献
7.
8.
无线体域网中传输的是与生命高度相关的敏感数据,身份认证是信息安全保护的第一道防线。现有的基于人体生物信息的身份认证方案存在信息难提取、偶然性大和误差性大的问题,基于传统密码学的认证方案需较大计算资源和能量消耗,并不适用于无线体域网环境。为此,在动态口令和非对称加密机制基础上,提出一种适用于无线体域网的动态口令双向认证轻量协议,并对其进行形式化分析。通过理论证明、SVO逻辑推理及SPIN模型检测得出:该协议满足双向认证,且能够抵御重放攻击、伪装攻击、拒绝服务器攻击和口令离线攻击,具有较高安全性。 相似文献
9.
10.