Global structure constrained local shape prior estimation for medical image segmentation

Organ shape plays an important role in clinical diagnosis, surgical planning and treatment evaluation. Shape modeling is a critical factor affecting the performance of deformable model based segmentation methods for organ shape extraction. In most existing works, shape modeling is completed in the original shape space, with the presence of outliers. In addition, the specificity of the patient was not taken into account. This paper proposes a novel target-oriented shape prior model to deal with these two problems in a unified framework. The proposed method measures the intrinsic similarity between the target shape and the training shapes on an embedded manifold by manifold learning techniques. With this approach, shapes in the training set can be selected according to their intrinsic similarity to the target image. With more accurate shape guidance, an optimized search is performed by a deformable model to minimize an energy functional for image segmentation, which is efficiently achieved by using dynamic programming. Our method has been validated on 2D prostate localization and 3D prostate segmentation in MRI scans. Compared to other existing methods, our proposed method exhibits better performance in both studies.     

基于聚类和回归的超分辨率方法

基于实例的超分辨算法在超分辨重建技术中得到了广泛的应用,如邻域嵌入算法。这个算法的理论基础建立在流形假设上,而流形假设往往并不是成立。为了避免流形假设,提出了基于聚类和回归的超分辨率方法。由于图像的信息较为复杂,因此首先将图像样本块进行聚类。然后,在高分辨图像块与低分辨图像块中学习局部回归函数。最后应用回归函数进行超分辨重建。将仿真实验结果与其他算法进行比较,证明了该算法的可行性和有效性。     

基于强RSA假定的代理多重签名方案

基于强RSA假定和分叉引理提出2种代理签名方案：盲代理多重签名方案和基于自认证密码系统的代理多重签名方案,证明它们的安全性。前一种方案设计时部分采用二元仿射变换,可以抵抗一些常见的攻击,后一种方案基于兼有公钥证书密码系统和身份密码系统优点的自认证密码系统。     

无随机预言机的公平合同签署协议

针对目前已有的公平合同签署协议存在的不足,利用已有的无随机预言机模型下的短签名方案和q-强Diffie- Hellman假设,设计一种新的具有离线半可信第三方的公平合同签署协议,离线第三方只在意外情况下才介入协议,且在纠纷解决阶段只是协助参与方解密,则协议结束,第三方并不能获得参与方的签名。由于基于短签名,所需存储和通信的数据量小,该协议只适用于低带宽通信以及需要较小的数据存储量的环境。     

半监督复杂结构数据降维方法

现有的一些典型半监督降维算法,往往在利用标记信息的同时却忽略了样本数据本身的流形特征,或者是对流形特征使用不当,导致算法性能表现不佳并且应用领域狭窄。针对上述问题提出了半监督复杂结构数据降维方法,同时保持样本数据的全局与局部的流形特征。通过设置适当的目标函数,使算法结果能有更广泛的应用场合,实验证明了算法的有效性。     

对经典隐马尔可夫模型的经验性改进

文章分析了经典隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）齐次假设的理论缺陷,以及两种非齐次HMM。语音识别对比实验表明,经验性的惩罚概率法是稳健的、且更有效的补偿方法。实验结果还指出在最优惩罚概率下,经典HMM达到了与非齐次的基于段长分布的HMM（Duration Distribution Based HMM,DDBHMM）几乎相同的识别率,证明了齐次假设并不影响经典HMM在实用中的重要性。文章提出了一种改进Baum－Welch重估算法的初值的经验方法,用于HMM参数的估计,在汉语连续语音识别实验中一致性地降低了音节误识率。     

一种前向安全的代理重签名方案

基于二次剩余问题求解的困难性,提出一个具有前向安全性的代理重签名方案,通过半可信代理方,将代理者对消息的签名转化为委托者对同一消息的签名。理论分析结果证明,该方案能抵抗伪造攻击,即使当前周期的签名密钥被泄露,也不会影响此周期前签名的有效性。     

论西方审美游戏说的流变和发展

探讨了从亚里斯多德的娱乐到康德的自由到席勒的生命冲动,从儿童游戏到上帝掷色子到后现代的游戏解构策略,看到了审美游戏说在西方历史中呈现出有趣的双向演绎和延伸,提供了理解西方审美理论的一个新参考点。     

微齿轮系统中接触齿廓间范德华力计算方法研究

为分析微齿轮系统中接触齿廓间范德华力,利用泰勒公式建立了微齿轮渐开线简化数学模型,然后根据Hamaker假设和Morse势函数,引入分子动力学中的截断半径,提出了一种计算齿廓刚刚接触时两接触齿廓间范德华力的连续介质方法.同时,采用此方法对实例进行计算并得到计算结果,证明了该方法的可行性.该计算方法的提出不仅有利于微齿轮接触齿廓间粘附分析,而且对微齿轮应力应变分析提供一种新思路.