基于深度学习的超声图像左心耳自动分割方法

从超声图像中分割出左心耳（LAA）是得出临床诊断指标的重要步骤,而准确自动分割的首要步骤和难点就是实现目标的自动定位。针对这一问题,提出了一种结合基于深度学习框架的自动定位和基于模型的分割算法的方法来实现超声图像中LAA的自动分割。首先,训练YOLO模型作为LAA自动定位的网络架构;其次,通过验证集确定最优的权重文件,并预测出LAA的最小包围盒;最后,在正确定位的基础上,将YOLO预测的最小包围盒放大1.5倍作为初始轮廓,利用C-V模型完成LAA的自动分割。分割结果用5项指标加以评价：正确性、敏感性、特异性、阴性、阳性。实验结果表明,所提方法能够实现不同分辨率条件和不同显示模式下LAA的自动定位,小样本数据在1000次迭代时已经达到最优的定位效果,正确定位率达到72.25%,并且在正确定位的基础上,C-V模型的分割准确率能够达到98.09%。因此,深度学习技术在实现LAA超声图像的自动分割上具备较大的潜力,能够为基于轮廓的分割算法提供良好的初始轮廓。     

6110型柴油机气缸套磨损分析

本文详细分析了6110型柴油机气缸套磨损情况。通过采取有效合理的内表面硬化处理方式。可提高气缸套的耐磨性,保证柴油机正常工作。从而提高了整机的可靠性。     

基于模糊区间优化的建筑空调系统预测控制方法

为进一步保障办公建筑室内人员的热舒适需求,提出一种基于模糊区间优化的建筑空调系统预测控制方法.首先,基于建筑运行数据,充分考虑地理位置、气候环境及人群差异性对舒适感受的影响,采用模糊规则隶属度函数对传统舒适指标进行优化,明确室内人员舒适感受的温度区间;然后,采用模型预测控制(model predictive control, MPC)方法对空调设定值进行调控,同时,结合区间控制策略使办公建筑的室内温度维持在所提出的舒适温度区间;最后,通过建筑环境智能监控系统对提出的方法进行实验验证,室内人员的舒适满意度提高了34%.结果表明,提出的模糊热舒适区间可以更好地满足室内人员的舒适感受,而且结合区间MPC方法,可以在保证室内温度舒适的同时减少MPC控制器的输出动作次数.     

基于酸热耦合作用的煤体微观孔隙结构演化规律研究

为了揭示酸热耦合作用在提高煤层透气性的作用机理,结合低温氮吸附法和压汞法在不同孔径测试下的优势,以X射线衍射（XRD）物相分析为辅助手段,从细微观多角度分析煤体孔隙结构。研究结果表明：酸热耦合条件对煤体孔隙结构有显著影响,且呈现随温度增加先增强后减弱的趋势;在50℃条件下,5%HF+5%HCl混合酸液对孔隙的改造作用最为显著,具体在微小孔阶段（低温氮吸附法测得）孔体积提高了22.3%,比表面积提高了23.9%,平均孔径提高57.1%,在可见裂纹阶段（压汞法测得）孔体积提高了110.2%。     

6110型柴油机气缸套磨损分析

本文详细分析了6110型柴油机气缸套磨损情况.通过采取有效合理的内表面硬化处理方式,可提高气缸套的耐磨性,保证柴油机正常工作,从而提高了整机的可靠性.