一种改进FCN 的肝脏肿瘤CT 图像分割方法

精准的医学图像分割是辅助疾病诊断和手术规划的必要步骤。由于腹部器官边界 模糊、对比度不高,肝脏肿瘤的自动分割一直是一个难题。针对传统全卷积神经网络(FCN)实 现端到端分割精度不佳等问题,提出了一种卷积型多尺度融合FCN 的CT 图像肝脏肿瘤分割方 法。首先,通过提高对比度、增强和去噪的方式对原始的CT 图像数据集进行预处理;然后使 用处理后的数据集对所设计好的FCN 网络进行训练;最终得出能够精确分割肝脏肿瘤的网络模 型。实验效果采用多种评价指标进行分割结果的评估,并且与多种常见的分割网络进行对比。 实验结果表明本文方法可以精准分割CT 图像中各种形状和大小的肝脏肿瘤,分割效果良好, 能够为临床的诊断提供可靠的依据。     

基于凹点搜寻的重叠细胞图像自动分离的算法研究

提出了一种重叠细胞图像自动分离的新算法。根据重叠细胞的凹凸性,从细胞重叠区域的凹区域中寻找到凹点,根据凹点数与细胞个数的关系,判断是细胞串联还是细胞并联：如果是串联的情况,则直接将成对的凹点连成直线分离重叠区域;如果是并联的情况,则将凹点与重叠区域的中心连接成直线分离重叠区域。该算法在Matlab环境下对重叠细胞图像进行了自动分离,实验结果表明该算法实现简单,效果理想,且能基本保持原细胞的大小和形状。     

基于半变异函数的多极化SAR图像地表淹没程度分析

洪涝灾害范围的提取能够为灾害的动态监测、评估提取重要的数据。由于半变异函数能够反映图像数据的随机性和结构性,可以很好的体现地物的空间自相关性。而地物在SAR图像上也表现出很好的空间自相关性和纹理特征,各种淹没程度的地物在图像上也表现出不同的空间自相关性,所以将特定窗口下特定步长的半变异函数应用到地表淹没程度分析,证明该方法的可行性。     

受恶意程序传染的WSNs可生存性评估

为实现传感节点数据高可靠传输的无线传感器网络WSNs（Wireless Sensor Networks）,提出一种针对受恶意程序传染的聚簇WSNs可生存性评估方法。通过使用能预测恶意程序传染行为的博弈模型,将恶意程序传染的故意性与马尔可夫链的随机性关联,实现利用马尔可夫链中的状态转换描述恶意程序传染行为的目的。使用提出的易感节点可靠度评估指标,根据可靠性理论将聚簇WSNs看作一个“并-串-并”系统,推理得到了一个簇、一条路由直至整个WSNs的可靠度评估指标,最终得到WSNs生存期评估指标。实验分析了影响WSNs可生存性的因素,结果表明提出的方法能有效评估WSNs的可生存性,为设计高可生存的WSNs提供理论基础。     

LDAP与SNMP网络管理协议的集成

当前的企业管理对网络设备信息的访问必须通过专用的管理协议 (如CMIP ,SNMP)进行 ,因此造成网元的MIB独立于企业目录。为使企业能采用统一的方式管理企业信息库中的各种信息资源 ,则必须实现MIB和企业目录信息树的集成。针对上述问题 ,主要讨论了LDAP与MIB的一种集成方案。     

CMP中基于目录的协作Cache设计方案

片上多处理器中二级Cache的设计和管理是影响其性能的关键因素之一。在私有二级Cache的基础上,提出一种基于集中式一致性目录的协作Cache设计方案,通过有效地管理片上存储资源来优化处理器的性能,从而使该协作Cache具有平均访存延迟小、Cache缺失率低、可扩展性好等优点。实验结果显示,与共享二级Cache设计相比,协作Cache可以将4核处理器的吞吐量平均提高13.5%,而其硬件开销约为8.1%。     

基于多位置寻北技术的伺服系统

在介绍多位置寻北技术原理的基础上,设计一个位置、速度双闭环伺服控制系统,以保证陀螺在转动过程中不受冲击。该系统采用分度定位的方法,在转台一周等间隔选取n个点,通过PID控制器对每点实时进行位置和速度的校正,使各点的转动时间不超过200 ms,定位精度1.1′,实现定向时间短、精度高的方位信息的测量,提高陀螺测量的稳定性,为获得高精度寻北结果提供了保障。     

即时消息传递系统的智能代理

针对不同Instant Message(IM)系统之间消息不能互通的问题提出了智能代理的构想,通过自定义一套XML通信协议实现该智能代理,并通过XML通信协议实现和其他即时消息传递系统的通信协议相互转换,使不同的IM系统之间信息可以互通。     

基于页面分块与信息熵的评论发现及抽取*

提出了一种新颖的REA(Review Extract Algorithm)算法进行评论信息的发现与抽取.算法采用了页面分块与信息熵的迭代计算技术实现了评论块的自动发现与抽取.其中,页面分块技术的运用有效地去除了噪声信息;基于块的熵值计算精确定位了每一个用户评论.实验结果证明该算法具有较高的查全率与查准率.     

一种基于光学原理的多目标智能优化算法

在光学寻优算法的基础上提出一种求解多目标优化问题的智能优化算法.此算法以费马原理为依托,利用光的折射与反射定律解决多目标优化问题,并用精确数学语言描述迭代过程中反射的发生机理,延续外部档案的思想,将灰色系统理论引入外部档案,提出一种外部档案维护原则,能有效提高解的均匀性.数值实验部分利用收敛性指标、多样性指标与经典MOPSO、NSGAII进行对比,对比效果较好.本算法为快速高效解决高维多目标优化问题提供新思路.