基于低尺度词袋模型的图像快速分类方法

提出一种新的框架用于改进传统词袋模型效率较低的问题。该方法建立在通过小波变换获取的低尺度图像表示上,利用在低尺度图像上提取单尺度的SIFT特征,建立低尺度视觉词典。由于大幅度减少了图像初始特征维数,该方法可以快速建立视觉词典,并且有效地降低后续图像分类所花费的时间。通过对Caltech101数据集全部8 677张图像的分类测试显示,该方法可以在保证分类性能的同时,有效地提升基于传统词袋模型的图像分类效率。实验结果表明,该方法可以全面提升金字塔匹配的词袋模型分类性能和分类效率,普遍用于传统词袋模型及其衍生方法。     

基于多模态卷积神经网络的脑血管提取方法研究

提出了一种基于多模态的卷积神经网络对脑部CT血管造影图像（CTA）进行分割,从而实现脑血管的单独提取。该方法首先对原始CTA图像进行高斯和拉普拉斯处理, 并将处理后的图像与原始图像共同构成多模态图像作为输入,然后通过多个并行的卷积神经网络对多模态图像进行分割,最终将所有的分割结果通过线性回归进行融合从而提取出脑血管。该文通过一系列的实验不仅证明了卷积神经网络在脑血管分割上的有效性,而且证明了本文所提出方法的分割效果比现有的脑血管分割算法更加出色。     

基于多层级并行神经网络的多模态脑肿瘤图像分割框架

目的 在脑肿瘤临床诊疗过程中,由于医疗资源稀缺与诊断效率偏低,迫切需要高精度的医学图像分割工具进行辅助诊疗。目前,使用卷积神经网络进行脑肿瘤图像分割已经成为主流,但是其对于脑肿瘤信息的利用并不充分,导致精度与效率并不完善,而且重新设计一个全新且高效的深度神经网络模型是一项成本高昂的任务。为了更有效提取脑肿瘤图像中的特征信息,提出了基于多层级并行神经网络的多模态脑肿瘤图像分割框架。方法 该框架基于现有的网络结构进行拓展,以ResNet（residual network）网络为基干,通过设计多层级并行特征提取模块与多层级并行上采样模块,对脑肿瘤的特征信息进行高效提取与自适应融合,增强特征信息的提取与表达能力。另外,受U-Net长连接结构的启发,在网络中加入多层级金字塔长连接模块,用于输入的不同尺寸特征之间的融合,提升特征信息的传播效率。结果 实验在脑肿瘤数据集BRATS2015（brain tumor segmentation 2015）和BRATS2018（brain tumor segmentation 2018）上进行。在BRATS2015数据集中,脑肿瘤整体区、核心区和增强区的平均Dice值分别为84%、70%和60%,并且分割时间为5 s以内,在分割精度和时间方面都超过了当前主流的分割框架。在BRATS2018数据集中,脑肿瘤整体区、核心区和增强区的平均Dice值分别为87%、76%和71%,对比基干方法分别提高8%、7%和6%。结论 本文提出多层级并行的多模态脑肿瘤分割框架,通过在脑肿瘤数据集上的实验验证了分割框架的性能,与当前主流的脑肿瘤分割方法相比,本文方法可以有效提高脑肿瘤分割的精度并缩短分割时间,对计算机辅助诊疗有重要意义。     

一种两阶段的由粗到细的多模态脑肿瘤分割框架

从核磁共振图像中提取脑肿瘤在临床诊断及手术规划中起到关键作用。该文提出了一种两阶段的由粗到细的自动分割框架对多模态脑肿瘤图像进行分割。该框架分为粗分割及细分割两部分。粗分割部分采用一个深度卷积神经网络对脑肿瘤五分类，生成4种肿瘤组织的粗分割概率图；细分割部分将这些概率图作为掩膜促使卷积网络关注高概率区域。此外，为了减轻数据不均衡，细分割部分采用了双分支输出，一个支输出五分类结果，并采用带掩膜的交叉熵损失函数；另外一个分支输出二分类结果来标记整个脑肿瘤，采用了均方误差。利用BRATS 2015数据集进行验证，结果表明该方法具有很好的效果。     

基于同一特征空间的多模态脑肿瘤分割方法

脑胶质瘤的分割依赖多种模态的核磁共振成像（MRI）的影像。基于卷积神经网络（CNN）的分割算法往往是在固定的多种模态影像上进行训练和测试,这忽略了模态数据缺失或增加问题。针对这个问题,提出了将不同模态的图像通过CNN映射到同一特征空间下并利用同一特征空间下的特征来分割肿瘤的方法。首先,不同模态的数据经过同一深度CNN提取特征;然后,将不同模态的特征连接起来,经过全连接层实现特征融合;最后,利用融合的特征实现脑肿瘤分割。模型采用BRATS2015数据集进行训练和测试,并使用Dice系数对模型进行验证。实验结果表明了所提模型能有效缓解数据缺失问题。同时,该模型较多模态联合的方法更加灵活,能够应对模态数据增加问题。     

基于Windows CE的物流车载终端设计

提出一种基于Windows CE嵌入式操作系统的物流车载终端设计方案.在此方案中集成了电子地图、GPS定位、GPRS无线通信、热敏打印机、电子秤等功能.文中给出了相应的实现及测试结果.     

集成 BIM 的建筑项目设计模式与流程研究

建筑信息模型（BIM）在建筑行业正得到广泛应用，特别是在设计阶段。然而，多数研究与实践主要考虑了 BIM 对设计的辅助作用，而较少考虑 BIM 与设计流程的有效融合，特别是设计与施工的协同。为此，通过分析传统建筑设计流程存在的问题及 BIM 在设计中的潜在优势，明确了面向设计-施工一体化的 BIM 辅助设计的应用模式，建立了面向设计全过程的BIM 辅助设计流程及 BIM 模型文件组织方式。这可为在设计-施工一体化建筑项目的设计中深度应用 BIM 提供参考。