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糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是糖尿病在发病过程中影响视网膜的症状。针对模型下采样过程中特征提取DR图像微动脉瘤等病灶区域信息丢失问题,提出了一种DenseNet融合残差结构的模块。该模块首先连接两个连续的dense block,然后利用残差结构对特征信息求和,并行融合处理特征图像信息,以防止有效特征信息的丢失,最后残差连接两个含有dropout的卷积块,抑制过拟合现象。针对以往卷积操作中未对病变区域的特征图通道加权的问题,提出了一种SeNet融合残差结构的模块。该模块首先连接SeNet,把全局平均池化和全局最大池化的特征信息相加,以提高有效通道信息的利用率,然后通过Conv1×1的残差方式来保证特征图信息的完整性。基于以上两个模块的设计,提出了一种DenseNet和SeNet融合残差结构的DR分类方法。该模型在APTOS2019数据集上的精确度达到89.8%,特异性达到97.0%,在Messidor-2数据集上的精确度达到78.8%,特异性达到91.9%,能够有效地提高视网膜图像病变程度的分类能力。 相似文献
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为了将声发射技术实际应用到监测油气平台管道裂纹中,需要解决管道振动干扰以及疲劳裂纹声发射信号有效特征提取的问题,本文提出了概率神经网络结合基于小波包为特征提取的疲劳裂纹识别方法。通过小波时频分析确定钢结构疲劳裂纹声发射信号特征频率范围,并只对包含特征频率的重构声发射信号进行特征提取,再通过概率神经网络进行疲劳裂纹识别。试验结果表明:上述方法能够识别出油气平台管道裂纹,并且具有一定的抗干扰能力,为后续海上油气平台管道测试与实际应用提供了试验依据。 相似文献
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制备对甲苯磺酸(PTSA)改性戊二酸锌催化剂ZnGA150,采用元素分析、X射线衍射(XRD)和比表面积测试(BET)表征催化剂结构.结果表明,ZnGA150具有高的结晶度和大的比表面积.利用ZnGA150催化CO2和环氧丙烷(PO)共聚合反应,研究表明,ZnGA 150具有高的催化活性,所得聚碳酸亚丙酯(PPC)的产率为73.3g PPC/g催化剂.红外光谱(FT-IR)、凝胶渗透色谱(GPC)和核磁共振谱(1H-NMR、13 C-NMR)研究表明所得PPC具有完全交替结构.研究聚合反应条件,确定ZnGA150催化CO2和PO共聚合反应最佳条件为40h、60℃和5.0MPa. 相似文献
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