自适应特征融合级联Transformer视网膜血管分割算法

针对眼底视网膜分割存在病理伪影干扰、微小血管分割不完全和血管前景与非血管背景对比度低等问题,本文提出一种自适应特征融合级联Transformer视网膜血管分割算法。该算法首先通过限制对比度直方图均衡化和Gamma校正等方法进行图像预处理,以增强血管纹理特征;其次在编码部分设计自适应增强注意模块,降低计算冗余度同时消除视网膜背景图像噪声;然后在编解码结构底部加入级联群体Transformer模块,建立血管特征长短距离依赖;最后在解码部分引入门控特征融合模块,实现编解码语义融合,提升视网膜血管分割光滑度。在公共数据集DRIVE、CHASE＿DB1和STARE上进行验证,准确率达到97.09%、97.60%和97.57%,灵敏度达到80.38%、81.05%和80.32%,特异性达到98.69%、98.71%和98.99%。实验结果表明,本文算法总体性能优于现有大多数先进算法,对临床眼科疾病的诊断具有一定应用价值。     

深化我院实验室管理体制改革的探讨

剖析了我院现行的实验室管理体制中存在的弊端，并围绕新形势下实验室管理体制改革，提高投资效益，提出具体的改革思路．     

基于改进的U-Net眼底视网膜血管分割

针对视网膜血管图像特征信息复杂程度高,现有算法存在微血管分割较低和病理信息误分割等问题,提出一种融合DenseNet和U-Net网络的血管分割模型。首先,通过限制对比度直方图均衡化和filter滤波对图像进行血管增强处理;其次利用局部自适应Gamma提升图像亮度信息并降低伪影的干扰;再次,由多尺度形态学滤波局部增强微血管特征信息;最后,利用U型密集连接模块进行分割。该算法在DRIVE数据集上实验,其平均准确率、灵敏度和特异性分别高达96.74%、81.50%和98.20%。     

基于低秩投影中稀疏误差矩阵分析的视觉跟踪

单目标跟踪是计算机视觉的重要组成部分,其鲁棒性一直受到目标遮挡、光照变化、目标尺度变化等因素的制约。针对这个问题,提出了基于低秩投影中稀疏误差矩阵分析的视觉跟踪算法。为了克服模板漂移对跟踪的影响,采用目标模板和候选目标的相似性关系动态选择目标模板的更新方式。在粒子滤波的框架下,利用鲁棒主成分分析和低秩投影原理求得候选目标的稀疏误差矩阵,根据稀疏误差矩阵的边缘信息和平滑度信息实现对下一帧目标的观测似然估计。在多个视频序列上的实验表明,算法具有较好的鲁棒性。     

支持向量机核函数选择研究与仿真

支持向量机是一种基于核的学习方法,核函数选取对支持向量机性能有着重要的影响,如何有效地进行核函数选择是支持向量机研究领域的一个重要问题。目前大多数核选择方法不考虑数据的分布特征,没有充分利用隐含在数据中的先验信息。为此,引入能量熵概念,借助超球体描述和核函数蕴藏的度量特征,提出一种基于样本分布能量熵的支持向量机核函数选择方法,以提高SVM学习能力和泛化能力。数值实例仿真验证表明了该方法的可行性和有效性。     

基于粒子群算法的球磨机情感智能自适应辨识算法

制粉工艺在矿物加工工程技术中极其重要,而球磨机正是其关键设备;针对球磨机系统时变性、非线性的特点,提出了采用大脑情感学习模型(brain emotional learning,BEL)对球磨机系统实现正向模型和逆模型辨识,并利用粒子群算法(PSO)对整个参数空间进行高效并行搜索使参数最优化,并给出球磨机系统数学模型辨识算法;仿真结果表明,改进方法可使模型输出与球磨机系统输出或输入达到一致,具有模型辨识误差小、算法简单的特点.     

大功率机械传动试验台控制系统设计与分析

通过方案的比较与选择，给出了机械传动试验台控制系统框图，并深入分析了其工作原理、电气控制系统和节能效果。试验结果表明该系统运行稳定，加载方便，节能效果显著，设计方案合理。     

基于多尺度残差路径的U型视网膜血管分割

针对视网膜血管形态结构复杂、特征信息多变的特点，提出一种结合残差网络和多尺度特征融合的U型视网膜分割算法。依次采用限制对比度直方图均衡化和局部自适应Gamma对原始视网膜图像进行预处理，得到血管增强、亮度提升的图像；将其输入至搭建的U型网络中进行端到端训练，该网络将U-Net原始卷积块替换为残差卷积块，实现对特征的复用，首尾的并行多分支结构和底部的金字塔池化结构扩大提取特征的感受野，在解码阶段加入带有注意力机制的跳跃连接改善视网膜血管的分割性能；通过sigmoid激活函数得到最终分割结果。在DRIVE数据集上进行实验，该算法准确率、敏感度和AUC分别为96.34%、84.61%和98.53%。     

融合坐标感知与混合提取的视网膜病变分级算法

针对糖尿病视网膜病变中存在样本分布不平衡和病灶区域特征识别困难等问题,提出一种融合坐标感知与混合提取的视网膜病变分级算法。该算法首先对视网膜输入图像进行裁剪、高斯滤波等预处理操作,以增强图像病变前景与噪声背景之间的差异度;然后由Res2Net-50和Densenet-121骨干网络组成的混合双模型将增强后的图像进行特征逐层提取,实现多尺度特征纹理的充分捕捉;再在混合双模型连接处融入多层坐标感知模块和注意力特征融合模块,达到剔除聚焦病灶特征干扰的目的,实现不同病灶语义间的权重重塑;最后利用组合损失函数缓解样本分布不均匀问题,进一步监督模型的训练与测试。该文算法在IDRID和APTOS 2019数据集上进行实验,二次加权系数分别为88.76%和90.29%;准确率分别为81.55%和84.42%,为视网膜病变分级智能辅助诊断提供了新窗口。     

强化专业技能训练促进学生创新能力培养

二十一世纪是知识经济时代,知识经济的核心是创新,没有创新,人类社会就不可能有发展。实验教学作为提高学生的创新精神和能力的重要途径,其建设的好坏,将直接影响着创新人才的培养质量。为充分运用实验教学特点和优势,培养出更多的具有分析问题和解决问题以及创新能力的工程应用型、复合型人才,我们在材料工程专业技能培养中作了有益的探索和多年的改革实践,取得了良好的效果。一、突破传统,优化体系,单独设课在以往的教学计划中,实验教学通常附属于理论教学,一方面重理论轻实践的现象比较严重;另一方面实验教学在学生技能培养上缺乏整体性…