基于深度学习的深度图超分辨率采样

在深度图像采集场景下,为利用场景高分辨色彩图进行超分辨率上采样,提出一种采用卷积神经网络自适应学习局部滤波器核的算法,通过同时应用稠密/高分辨率颜色信息和稀疏/低分辨率深度信息全面提取场景信息。在Middlebury和ToFMark数据集上的实验结果表明,与传统深度超分辨率算法相比,提出的算法能够取得较好的超分辨率结果,尤其在颜色和深度的边缘、纹理不匹配区域,具有更好的鲁棒性。     

基于卷积神经网络的欠采样脑部核磁共振图像重建方法

针对目前基于深度学习的欠采样磁共振（MR）图像重建方法都是基于单个切片的重建而忽略相邻切片间的数据冗余的问题，提出一种用于欠采样的多切片脑部MR图像重建的混合级联卷积神经网络（HC-CNN）。首先，将传统的重建方法拓展为基于深度学习的重建模型，并使用级联卷积神经网络来代替传统的迭代重建框架。然后，在每次迭代重建中，分别使用3D卷积模块和2D卷积模块来学习脑部MR图像序列中存在的相邻切片间与单幅切片内部的数据冗余。最后，在每次迭代中使用数据一致性（DC）模块来保持重建图像在k-空间的数据保真度。在单线圈脑部MR图像数据集上的仿真实验结果显示，相较于基于单幅MR图像的重建方法，所提方法在4倍加速因子下的峰值信噪比（PSNR）值平均提升了1.75 dB，在6倍降采样因子下的PSNR值平均提升了2.57 dB，而且该方法的单张图像重建平均用时为15.4 ms。实验结果表明：所提方法不仅能够有效利用切片间的数据冗余并重建出更高质量的图像，而且具有较高的实时性。     

基于卷积神经网络的欠采样脑部核磁共振图像重建方法

针对目前基于深度学习的欠采样磁共振（MR）图像重建方法都是基于单个切片的重建而忽略相邻切片间的数据冗余的问题,提出一种用于欠采样的多切片脑部MR图像重建的混合级联卷积神经网络（HC-CNN）。首先,将传统的重建方法拓展为基于深度学习的重建模型,并使用级联卷积神经网络来代替传统的迭代重建框架。然后,在每次迭代重建中,分别使用3D卷积模块和2D卷积模块来学习脑部MR图像序列中存在的相邻切片间与单幅切片内部的数据冗余。最后,在每次迭代中使用数据一致性（DC）模块来保持重建图像在k-空间的数据保真度。在单线圈脑部MR图像数据集上的仿真实验结果显示,相较于基于单幅MR图像的重建方法,所提方法在4倍加速因子下的峰值信噪比（PSNR）值平均提升了1.75 dB,在6倍降采样因子下的PSNR值平均提升了2.57 dB,而且该方法的单张图像重建平均用时为15.4 ms。实验结果表明：所提方法不仅能够有效利用切片间的数据冗余并重建出更高质量的图像,而且具有较高的实时性。     

空间欠采样太赫兹时域光谱成像方法

文章针对传统太赫兹时域光谱成像技术存在的扫描时间长以及数据存储量大等问题,提出了一种基于压缩感知理论的空间欠采样太赫兹时域光谱成像方法。首先通过扫描电机获得目标非等间隔欠采样信号,然后利用压缩感知方法来重构缺失像素点的太赫兹信息。实验结果显示,当压缩比为0.5时,所重构的太赫兹信号与全采样条件下的信号相关性可达99.95%。通过对压缩重建图像的显示分析,时域图像中的缓变区域和频谱成像中的低频信号恢复效果较好。该方法为快速太赫兹光谱成像提供了一种有效的技术手段。     

定量磁共振图像的深度学习重建方法进展

磁共振成像是一种应用广泛的无创医学成像方法,因其丰富的软组织对比度可以成像人体几乎所有内部结构,包括器官、骨骼、肌肉和血管,已成为临床医学影像诊断的利器。然而磁共振成像存在两大公认的瓶颈：成像速度慢、扫描操作烦琐。深度学习给磁共振成像带来莫大的契机,给传统磁共振加速成像带来新的可能。鉴于该领域的快速发展性质,本文旨在总结文献中报道的大量深度学习和磁共振图像重建相结合的方法,以更好地了解该领域。本文简单介绍磁共振成像在多通道线圈接收的并行加速和压缩感知加速下的深度学习重建方法,其中单对比度图像可通过多通道接收线圈提供的冗余度用于加速,多对比度图像可额外使用不同对比度图像这一维度用于加速,动态图像与多对比度图像类似可额外使用时间维度用于加速,本文也将介绍深度学习在这些方面的发展。随着磁共振成像近年来由定性多对比度成像向定量多参数成像的发展,其中定量成像的图像中可内含多对比度图像,如何借用深度学习提供的能力将定性多对比度图像映射到参数图也是一个难点,近年来这一方向也获得了较快的发展,文中也将针对这方面内容进行调研并介绍。针对上述内容,分别介绍国际研究现状和国内研究现状,拟更好地总结国内外研究的发展的异同和趋势。最后对深度学习助力定量磁共振成像方面进行了展望。     

基于深度学习的心脏磁共振影像超分辨率前沿进展

心脏为人体血液流动提供动力,是人体血液循环系统的重要组成部分。受人口老龄化影响,心脏病诊疗已成为重大公共健康话题。非侵入式活体心脏成像对心脏疾病的检测、诊断与治疗意义重大。然而,受活体心跳影响,成像扫描时间与心脏影像分辨率成为难以调和的矛盾。为缓和这一矛盾,基于快速扫描获得的低分辨率影像重建出心脏高分辨率影像的超分辨率(super-resolution, SR)重建技术成为研究热点。深度学习技术在医学影像处理领域中展现出强大生命力,基于深度学习的SR技术因其强大的学习能力与数据驱动性,在心脏影像SR重建领域中表现出明显优于传统方法的性能。目前领域内前沿成果较多,但缺少对领域现状进行总结、对未来发展进行展望的综述性文献。因此,本文对领域内现状进行梳理总结,挑选出代表性方法,分析方法特性,总结文献中心脏影像数据来源与规模,给出常用的评价指标,以及模型得出的性能评价结论。分析发现,基于深度学习的心脏SR重建技术取得了较大进展,但在运动伪影抑制、模型简化程度与时间性能方面仍有进步空间。此外,现有模型基本完全依靠网络强大的表达能力,鲜有临床先验知识的引入。最后,模型间性能对比相对较少,且领域内缺...     

基于深度学习的行人轨迹预测方法综述

为了规划合理的路径以规避行人,针对行人轨迹预测的研究具有广泛的应用价值.基于手工特征的传统方法难以预测复杂场景下的行人轨迹.深度学习以人工神经网络为架构,具有强大的学习能力,在各个领域取得了显著的效果.基于深度学习的行人轨迹预测方法已逐渐发展为一种趋势.为了宏观把握基于深度学习的行人轨迹预测的研究状况,首先,对不同方法进行组织与分类,比较不同方法的优缺点,讨论不同方法在行人轨迹预测领域的应用与发展;其次,根据行人轨迹预测模型的设计差异,对比不同算法对模型性能产生的影响;最后,针对行人轨迹预测中存在的问题,对基于深度学习的行人轨迹预测方法的未来发展进行了展望.     

基于深度学习与结构磁共振成像的抑郁症辅助诊断

抑郁症是致残率和发病率最高的疾病之一,全球约有3亿人正遭受着抑郁症的困扰.然而,目前并没有有效的生物特征和临床方法能够帮助医生对抑郁症进行准确的诊断.针对此任务,本文将计算机视觉领域的前沿深度学习模型进行优化与适配,应用于抑郁症的辅助诊断,并在此基础上引入迁移学习,取得了很好的效果.实验结果表明,同前沿算法模型相比,本...     

基于深度学习的GPS轨迹去匿名研究

移动互联网和LBS技术的高速发展使得位置服务提供商可以轻松收集到大量用户位置轨迹数据,近期研究表明,深度学习方法能够从轨迹数据集中提取出用户身份标识等隐私信息。然而现有工作主要针对社交网络采集的签到点轨迹,针对GPS轨迹的去匿名研究则较为缺乏。因此,对基于深度学习的GPS轨迹去匿名技术开展研究。首先提出一种GPS轨迹数据预训练方法,经过子轨迹划分、位置点转化和位置点嵌入,原始GPS轨迹中的空间距离和上下文信息被嵌入到定长向量中,使得GPS轨迹数据能够作为神经网络的输入。其次提出一种基于深度神经网络训练的GPS轨迹去匿名方法,基于预训练得到的向量序列,采用LSTM、GRU等神经网络作为编码器训练拟合用户标识,实现匿名轨迹数据的用户关联。最后基于Geolife轨迹数据集对上述方法进行验证,实验中轨迹去匿名的准确率和Top5准确率分别达到了56.73%和73.48%,实验结果表明,基于深度学习的GPS轨迹去匿名方法能够从匿名轨迹数据中较为准确地识别出用户标识。     

深度学习研究综述

深度学习是一类新兴的多层神经网络学习算法,因其缓解了传统训练算法的局部最小性,引起机器学习领域的广泛关注。首先论述了深度学习兴起渊源,分析了算法的优越性,并介绍了主流学习算法及应用现状,最后总结了当前存在的问题及发展方向。     

深度学习的研究进展与发展

深度学习是基于数据表示的一类更广的机器学习方法,它的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能的革新。对深度学习的几种典型模型进行研究与对比。首先介绍受限玻尔兹曼机、深度置信网络、自编码器等无监督学习模型,对其结构、原理和优缺点进行了详细探讨。讨论卷积神经网络、循环神经网络和深度堆叠网络等监督学习模型,分别从模型架构和工作原理来评价与分析。对深度学习的典型模型进行对比分析,将深度置信网络和卷积神经网络应用在手写体数字识别任务中,结果证实深度学习比传统的神经网络具有更好的识别性能。最后探讨深度学习未来的发展与挑战。     

深度学习图像修复方法综述

目的 图像修复是计算机视觉领域研究的一项重要内容,其目的是根据图像中已知内容来自动地恢复丢失的内容,在图像编辑、影视特技制作、虚拟现实及数字文化遗产保护等领域都具有广泛的应用价值。而近年来,随着深度学习在学术界和工业界的广泛研究,其在图像语义提取、特征表示、图像生成等方面的应用优势日益突出,使得基于深度学习的图像修复方法的研究成为了国内外一个研究热点,得到了越来越多的关注。为了使更多研究者对基于深度学习的图像修复理论及其发展进行探索,本文对该领域研究现状进行综述。方法 首先对基于深度学习图像修复方法提出的理论依据进行分析;然后对其中涉及的关键技术进行研究;总结了近年来基于深度学习的主要图像修复方法,并依据修复网络的结构对现有方法进行了分类,即分为基于卷积自编码网络结构的图像修复方法、基于生成式对抗网络结构的图像修复方法和基于循环神经网络结构的图像修复方法。结果 在基于深度学习的图像修复方法中,深度学习网络的设计和训练过程中的损失函数的选择是其重要的内容,各类方法各有优缺点和其适用范围,如何提高修复结果语义的合理性、结构及细节的正确性,一直是研究者们努力的方向,基于此目的,本文通过实验分析总结了各类方法的主要特点、存在的问题、对训练样本的要求、主要应用领域及参考代码。结论 基于深度学习图像修复领域的研究已经取得了一些显著进展,但目前深度学习在图像修复中的应用仍处于起步阶段,主要研究的内容也仅仅是利用待修复图像本身的图像内容信息,因此基于深度学习的图像修复仍是一个极具挑战的课题。如何设计具有普适性的修复网络,提高修复结果的准确性,还需要更加深入的研究。     

深度学习及其在计算机视觉领域中的应用

首先回顾了计算视觉发展的历史,介绍了神经元、多层感知机和反向传播等人工神经网络的基本知识以及卷积神经网络的发展史及其卷积、池化等基本操作;讨论了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等经典卷积神经网络结构,并重点介绍了CapsNet;总结了卷积神经网络在图像分类、语义分割、目标检测以及图像生成等领域的研究进展;最后提出了卷积神经网络研究所面临的挑战以及对CapsNet未来研究的展望。     

深度学习在组织病理学中的应用综述

组织病理学是临床上肿瘤诊断的金标准,直接关系到治疗的开展与预后的评估。来自临床的需求为组织病理诊断提出了质量与效率两个方面的挑战。组织病理诊断涉及大量繁重的病理切片判读任务,高度依赖医生的经验,但病理医生的培养周期长,人才储备缺口巨大,病理科室普遍超负荷工作。近年来出现的基于深度学习的组织病理辅助诊断方法可以帮助医生提高诊断工作的精度与速度,缓解病理诊断资源不足的问题,引起了研究人员的广泛关注。本文初步综述深度学习方法在组织病理学中的相关研究工作。介绍了组织病理诊断的医学背景,整理了组织病理学领域的主要数据集,重点介绍倍受关注的乳腺癌、淋巴结转移癌、结肠癌的病理数据及其分析任务。本文归纳了数据的存储与处理、模型的设计与优化以及小样本与弱标注学习这3项需要解决的技术问题。围绕这些问题,本文介绍了包括数据存储、数据预处理、分类模型、分割模型、迁移学习和多示例学习等相关研究工作。最后总结了面向组织病理学诊断的深度学习方法研究现状,并指出当下研究工作可能的改进方向。     

深度学习在图像隐写术与隐写分析领域中的研究进展

隐写术与隐写分析是信息安全领域的热门研究方向,近年来得到了广泛的研究与快速的发展。随着深度学习新技术的兴起,深度学习也被引入到隐写术与隐写分析领域,并在方法和性能上取得了一系列突破性的研究成果。为推进基于深度学习的隐写术与隐写分析的研究,本文对目前的主要方法和代表性工作进行了归纳与探讨。对于图像隐写术与隐写分析这两个领域,本文分别各自比较了传统方法和与相关深度学习方法的异同,详细介绍了目前主要的基于深度学习的图像隐写术与隐写分析的基本原理和方法,最后讨论了基于深度学习的图像隐写术与隐写分析仍需要解决的问题及未来的研究趋势。     

基于深度学习的多机械手轨迹规划系统设计

目前提出的多机械手轨迹规划系统路径规划精准度低,避障能力差。基于深度学习对多机械手的规划系统进行设计,通过研究传统系统中存在精确度、智能性不足的缺点,在设计的系统分别引入了相应的解决条件,在硬件结构的设计中本文应用ISL-320型号的伺服电机提升多机械手的动力功能,应用SKT64系列的芯片提升多机械手的路径精准度;在应用程序设计上应用拟合算法与叠加算法对规划路径中的节点精准运算,在提升系统整体精准度的同时提升了系统的智能程度。实验结果表明,基于深度学习的多机械手轨迹规划系统路径与标准路径十分接近,说明该方法的规划精准度较高,避障能力得到有效增强。     

基于深度学习的轻量型人体动作识别模型

针对现有基于深度学习的人体动作识别模型参数量大、网络过深过重等问题,提出了一种轻量型的双流融合深度神经网络模型并将该模型应用于人体动作识别。该模型将浅层多尺度网络和深度网络相结合,实现了模型参数量的大幅减少,避免了网络过深的问题。在数据集UCF101和HMDB51上进行实验,该模型在ImageNet预训练模式下分别取得了94.0%和69.4%的识别准确率。实验表明,相较于现有大多基于深度学习的人体动作识别模型,该模型大幅减少了参数量,并且仍具有较高的动作识别准确率。