人型网络乳腺钼靶影像分类方法研究

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,严重威胁患者健康,因此乳腺钼靶图像多分类对临床诊断乳腺癌具有十分重要的作用。传统卷积神经网络直接采用高级特征对乳腺钼靶图像进行多分类研究,此方法准确率不高。为了进一步提高分类准确率,构建人型网络模型进行分类。此结构通过堆叠的卷积层以及最大池化层来进行图片的低级特征进行提取,通过堆叠的卷积层以及上池化层将特征逐步返回到图片形式的特征图,通过堆叠的卷积层以及最大池化层再次提取到更高级的特征并与之前的低级特征进行级联,将级联的特征经过全局最大池化层进行池化并得到最终分类。在中山大学肿瘤防治中心的1 824幅乳腺钼靶图像做仿真实验,实验结果表明,该方法的准确率达到了74.54%,优于现有相关网络模型。     

建筑给排水工程的节能节水设计与探讨

介绍了作者在建筑给排水工程设计中,关于建筑空调凝结水的回收利用、室外水景加热的节能设计以及小区雨水收集利用的设计实例,对国家倡导的绿色建筑的节能节水设计进行了研究与探讨。