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针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效. 相似文献
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在单片机系统开发中,多任务系统容易出现调度阻塞。本文分析了产生任务阻塞的原因,提出了一种基于时序逻辑的多任务驱动策略,通过具体案例设计了常用外围模块的多任务驱动模板。实验结果表明,该多任务系统调度策略能够有效保证多任务系统运行流畅,有效解决了多任务阻塞问题,为基于单片机执行多任务系统开发提供了一个新思路。 相似文献
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为了研究握力运动过程中脑功能网络(Brain Functional Network,BFN)的动态变化特征及对握力运动参数任务识别的影响,提出一种加权相位滞后指数法构建动态脑功能网络.通过对预处理的EEG时间序列按照一定的非重叠窗口截断成等长的子时间序列,按时间顺序,利用相位同步特性对所有子序列进行筛选;筛选出的有效数据段用加权相位滞后指数法估计功能连接大小,构建相应节点的脑功能网络;提取4种不同网络特征参数,对其进行串行融合获得特征向量;最后以支持向量机作为分类器进行分类.与静息态和不均匀子时段划分方法相比,所提方法的平均识别率提高到了74%. 相似文献
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基于SSVEP直接脑控机器人方向和速度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
直接用思维意图来控制机器人而没有大脑外周神经和肌肉的参与是人类的一个梦想,目前这一研究已成为国际前沿热点和突破点.传统的脑控机器人(Brain-controlled robot,BCR)主要控制其方向,而本文旨在探讨能够同时脑控机器人方向和速度的有效方法.采用可分类目标数多、单次识别率高且训练时间短的稳态视觉诱发电位(Steady state visual evoked potentials,SSVEP)脑机交互(Brain-computer/machine interaction,BCI/BMI)方法,为脑控机器人运动规划了向左、向右、前进和后退4个方向,设计了低速、中速和高速3级运动速度并组合了9个脑控指令;进而比较并优化了SSVEP刺激目标布局间距以及刺激目标闪烁时间,采用典型相关分析(Canonical correlation analysis,CCA)进行识别.结果表明恰当设置SSVEP刺激目标数及其布局间距和刺激目标闪烁时间,可以有效提高被试/用户直接脑控机器人的性能;优化的SSVEP刺激范式三结合适应SSVEP解码的典型相关分析,8名被试脑控机器人到达终点平均用时为2分40秒,最少用时1分29秒;同时,在脑控机器人运动过程中触碰障碍平均次数为0.88,最少碰触次数为0.本研究显示基于SSVEP的脑机交互可以作为直接脑控机器人灵活运动的一种可选方法,能够实现对机器人多个运动方向和多级速度的控制;也证实了适当增加刺激目标间距可以有效提高SSVEP-BCI脑控指令识别的正确率,说明了该脑控方法的性能与刺激被试的范式有关;再次验证了CCA算法在基于SSVEP的脑机交互中具有优良的效果.最后,为克服单一SSVEP范式存在的局限,本研究也尝试把该范式与运动想象相结合的混合范式用于脑控机器人方向和速度,并进行了初步的研究,表明可以进一步改善控制速度和提高被试舒适度.本文可望为基于SSVEP或与运动想象混合的脑机交互应用于分级或精细控制机器人方向和速度提供思路,并为直接脑控机器人技术推向实际应用打下一定的基础. 相似文献
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通过光学显微镜、多元素分析分析法、电子探针、X射线粉体衍射仪等手段,对青海榴辉岩型金红石矿的矿物学开展了详细的研究,查明了该矿主要由Fe、Al、Mg、K、Na、Mn、Si、S、O等元素组成;查明了该矿中的矿物主要是由铁铝榴石、绿辉石、角闪石、绿泥石和金红石等矿物组成,其中石榴子石含量为56.5%,绿辉石含量为24.2%;查明了矿石的结构构造,并进行了主要矿物工艺矿物粒度测定。研究结果表明,矿石中钛主要以金红石的形式存在,嵌布粒度为中细粒嵌布,被石榴子石和绿辉石包裹,造成金红石选矿回收率较低,但石榴子石和绿辉石颗粒较粗,且大部分金红石与石榴子石和绿辉石之间的接触较为平直,有利于金红石的单体解离,选矿回收难度不大。该工艺矿物学研究为青海榴辉岩型金红石矿的选冶工艺及其综合利用提供了重要的参考依据。 相似文献
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