张家口发电厂水源地井群无线集中监控系统

张家口发电厂为北京最主力供电厂,全厂8台300MW机组。其水源地一、二期工程共26口井,提供8台机组发电用水及消防、生产和全厂职工生活等用水。水源地供水系统设备能否正常运转是直接关系到全厂安全发供电以及全厂职工生活保障的大问题。水     

发电机离相封闭母线绝缘在线监测系统设计

设计了一种针对发电机离相封闭母线的绝缘在线监测系统.该系统采用分布式设计,通过对离相封闭母线内部的空气露点温度和绝缘子表面的放电隋况进行监测,实现对离相封闭母线绝缘水平的实时监测和综合评估.利用对监测数据的分析判断,对可能存在的脏污、受潮和结露风险进行报警.     

结合注意力机制的乳腺双模态超声分类网络

目的 影像学医师通常通过观察乳腺B型超声（brightness-mode ultrasound）肿瘤区域进行良恶性分析,针对难以辨别的病例则融合其对应的超声造影（contrast-enhanced ultrasound,CEUS）特征进一步判别。由于超声图像灰度值范围变化小、良恶性表现重叠,特征提取模型如果不能关注到病灶区域将导致分类错误。为增强网络模型对重点区域的分析,本文提出一种基于病灶区域引导的注意力机制,同时融合双模态数据,实现乳腺超声良恶性的精准判别。方法 通过对比实验,选取一个适合超声图像特征提取的主干分类模型ResNet34;为学习到更有分类意义的特征,以分割结节的掩膜图（region of interest,ROI-mask）作为引导注意力来修正浅层空间特征;将具有分类意义的超声造影各项评价特征向量化,与网络提取的深层特征进行融合分类。结果 首先构建一个从医院收集的真实病例的乳腺超声数据集BM-Breast （breast ultrasound images dataset）,与常见分类框架ResNet、Inception等进行对比实验,并与相关最新乳腺分类研究成果对比,结果显示本文设计的算法在各项指标上都有较大优势。本文提出的融合算法的分类准确性为87.45%,AUC （area under curve）为0.905。为了评估对注意力引导机制算法设计的结果,在本文实验数据集和公开数据集上分别进行实验,精度相比对比算法提升了3%,表明本文算法具有较好的泛化能力。实验结果表明,融合两种模态超声数据的特征可以提升最终分类精度。结论 本文提出的注意力引导模型能够针对乳腺超声成像特点学习到可鉴别的分类特征,双模态数据特征融合诊断方法进一步提升了模型的分类能力。高特异性指标表现出模型对噪声样本的鲁棒性,能够较为准确地辨别出难以判别的病例,本文算法具有较高的临床指导价值。     

甲状腺、乳腺超声影像自动分析技术综述

超声诊断是甲状腺、乳腺癌首选影像学检查和术前评估方法.但良恶性结节的超声表现存在重叠,仍欠缺定量、稳定的分析手段,严重依赖操作者经验.近年基于计算机技术的医疗影像分析水平快速发展,超声影像分析取得了一系列里程碑性的突破,为医学提供有效的诊断决策支持.本文以甲状腺、乳腺两类超声影像为对象,梳理计算机视觉、图像识别技术在医学超声图像上的学术进展,以超声影像自动诊断涉及的一系列关键技术为主线,从图像预处理、病灶区定位及分割、特征提取和分类4方面对近年主流算法进行详尽的综述分析,从算法分析、数据和评估方法等方面做多维度梳理.最后讨论了具体面向这两种腺体的超声图像计算机分析存在的问题,并对此领域的研究趋势和发展方向进行展望.