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1.
2.
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. 相似文献
3.
目的基于颜色特征的叶耳花青甙显色分级研究。方法以水稻倒二叶叶耳花青甙显色测试为切入点,在Emgu Cv3.0图像分析软件基础上,对完成图像分割的目标区域提取红绿蓝(red green blue, RGB)、色调饱和度亮度(hue saturation value, HSV)颜色特征,利用SPSS软件对颜色特征和测试分级数据进行相关性、回归等统计分析,建立颜色特征多元回归模型。结果叶耳花青甙显色强度与R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)、H(色调)、V(亮度)极显著负相关;所有颜色特征值中,G值与叶耳花青甙显色强度相关性最显著,是一元和多元回归主要自变量; G值建立的一元回归模型中, R~2为0.980;多元回归模型R~2值为0.994。结论回归模型的拟合效果好,用这两个模型均可完成叶耳花青甙显色强度分级。 相似文献
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目的比较Petrifilm~(TM)快速霉菌酵母测试片(RYM)法和GB 4789.15—2016《食品安全国家标准食品微生物学检验霉菌和酵母计数》测定质控样品、标准菌株及野生菌株、酸奶样品和人工污染酸奶样品中霉菌和酵母计数的一致性,研究Petrifilm~(TM)RYM法的特异性。方法选取2份霉菌和酵母计数质控样品、78株霉菌和酵母标准菌株及野生菌株、50份酸奶样品和50份人工污染酸奶样品,利用两种方法进行霉菌和酵母计数的测定,检测结果通过配对资料t检验以及对数值差值绝对值(|dlog|)汇总分析进行统计;同时利用Petrifilm~(TM)RYM法检测15株非霉菌和酵母菌株,考察Petrifilm~(TM)RYM的特异性。结果两种方法对质控样品、标准菌株及野生菌株、酸奶样品和人工污染酸奶样品检测结果的配对t检验均P0.05,差异无统计学意义;|dlog|≤0.50占比均为100.0%,表明两种方法的检测结果一致性较好。Petrifilm~(TM)RYM法检测非霉菌和酵母菌株,结果显示没有菌落出现,表明Petrifilm~(TM)RYM具有良好的特异性。结论 Petrifilm~(TM)RYM法和GB 4789.15—2016对质控样品、标准菌株及野生菌株、酸奶样品和人工污染酸奶样品中霉菌和酵母计数的检测结果一致性较好,且Petrifilm~(TM)RYM具有良好的特异性。 相似文献
6.
基于深度学习的视频火灾探测模型的训练依赖于大量的正负样本数据,即火灾视频和带有干扰的场景视频。由于很多室内场合禁止点火,导致该场景下的火灾视频样本不足。本文基于生成对抗网络,将其他相似场景下录制的火焰迁移到指定场景,以此增广限制性场合下的火灾视频数据。文中提出将火焰内核预先植入场景使之具备完整的内容信息,再通过添加烟雾和地面反射等风格信息,完成场景与火焰的融合。该方法克服了现有多模态图像转换方法在图像转换过程中因丢失信息而造成的背景失真问题。同时为减少数据采集工作量,采用循环一致性生成对抗网络以解除训练图像必须严格匹配的限制。实验表明,与现有多模态图像转换相比,本文方法可以保证场景中火焰形态的多样性,迁移后的场景具有较高的视觉真实性,所得结果的FID与LPIPS值最小,分别为119.6和0.134 2。 相似文献
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针对MooseFS元数据节点的单点故障问题,对MooseFS源码进行改造,为其增加一个热备的备元数据节点,并通过主备之间同步元数据,备节点回放操作日志等技术使得备元数据节点内存中的元数据时刻跟主元数据节点保持一致。当主元数据节点发生故障切换到备元数据节点后,备元数据节点无需从本地加载元数据即可快速接替主元数据节点对外提供服务。测试结果表明,备元数据节点本地和内存中的元数据均与主元数据节点保持一致,且故障恢复时间小于1 s。 相似文献