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1.
针对分割神经网络需要大量的高质量标签但较难获取的问题,提出基于3D scSE-UNet的半监督学习分割方法. 该方法使用自训练的半监督学习框架,将包含改进的并行空间/特征通道压缩和激励模块(scSE-block+)的3D scSE-UNet作为分割网络. scSE-block+可以从图像空间和特征通道2个方面自动学习图像的有效特征,抑制无用冗余特征,更好地保留图像边缘信息. 在自训练过程中加入全连接条件随机场,对分割网络产生的伪标签进行边缘细化,提升伪标签的精确度. 在LiTS17 Challenge和SLIVER07数据集上验证所提出方法的有效性. 当有标签图像占训练集总图像的30%时,所提方法的Dice相似系数(dice score)为0.941. 结果表明,所提出的半监督学习分割方法可以在仅使用少量标注数据的情况下,取得与全监督分割方法相当的分割效果,有效减轻肝脏CT图像分割对专家标注数据的依赖. 相似文献
2.
配准误差评估通常由人工完成,耗时费力;常用的Dice测度只关注组织边缘的配准误差,难以评估组织内部配准结果。针对以上问题,提出一种基于机器学习的肺部CT图像非刚性配准误差预测方法(PREML)。该方法首先构建形变场统计特征、形变场物理保真度特征和图像相似性特征三类特征,然后通过池化方法扩充特征数量,最后使用随机森林回归方法预测非刚性配准误差,并且使用自适应随机扰动方法模拟肺部配准误差空间分布,进一步提升形变场统计特征的配准误差表征能力。在三个肺部CT图像数据集上进行训练与测试,其配准误差预测结果与金标准之间的平均绝对差异为1.245±2.500 mm,预测性能优于基线方法。结果表明,PREML方法具有预测精度高、鲁棒性强的特点,可提升配准算法在临床应用的有效性和安全性。 相似文献
3.
感性工学在护理床护栏设计中的应用研究 总被引:1,自引:1,他引:0
目的进行感性工学在护理床设计中的应用研究。方法运用语意差分法将用户对护理床的感性意象从形、色和质3个方面分解量化,建立由10对意象形容词及10个样本图片组成的语意空间。使用里特量七级语意差分问卷进行调查,运用主成分分析法进行降维。以护理床护栏为例,使用数量化理论I建立感性意象和设计元素之间的映射关系,指导新产品开发。结论依据感性工学理论设计的新护栏较好地匹配了用户需求,感性工学的应用可以为护理床的设计提供一种新的思路,有助于企业和设计师确定产品开发方向,具有一定的实用和推广价值。 相似文献
4.
基于安全域和可信基的网络容侵系统模型 总被引:4,自引:4,他引:4
为保护大的服务器群组。继防火墙和入侵检测技术之后.容侵技术成为网络安全发展的一个新方向。本文在对计算机系统资源进行划分的基础上提出了基于安全域和可信基的网络容侵系统模型。 相似文献
5.
一种基于颜色和几何特征的人脸检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出了一种有效的人脸定位方法。通过局部自适应门限提取图像边缘,用几何规则和颜色特征筛选出候选眼睛块,使用遗传算法将这些眼睛块配对验证,适应度函数采用一个新颖的眼睛及脸颊区域的灰度投影及肤色信息定义。该方法可以实现多尺度、多角度的正面人脸检测,实验结果令人满意。 相似文献
6.
周志勇 《装备指挥技术学院学报》2004,15(5):49-52
从20世纪40年代起,美国陆军航天经历了曲折的历程,取得了很大的发展。为推动新世纪美国陆军转型,陆军航天被赋予新的任务。阐述了美国陆军航天发展的历程,分析了美国陆军航天在转型时期的任务、面临的挑战和采取的措施,并提出几点启示。 相似文献
7.
8.
以四烯丙基(二甲基)硅烷为核的超支化聚硅碳烷的合成与表征 总被引:1,自引:0,他引:1
以四烯丙基(二甲基)硅烷(B4)为核、甲基氢二烯丙基硅烷(AB2)为单体,通过硅氢加成反应,采用无核一步法、核一步法、核多步法合成了超支化聚有机硅碳烷。用FT-IR1、H-NMR、MALLS-GPC对该聚合物的结构进行了表征。研究了核多步法对超支化聚合物分子量及其分布的控制,结果表明,用核多步法合成超支化聚有机硅碳烷可有效地控制产物的分子量及其分布。 相似文献
9.
基于互信息的医学图像配准,其配准精度可以达到亚像素水平,精度高且鲁棒性好,但互信息的巨大计算量使配准速度较慢,不能达到临床使用要求,而互信息的计算速度与图像的灰度阶数有关。为此,针对互信息由于图像灰度级数过多造成互信息计算量大的问题,提出一种基于图像梯度的灰度压缩算法。算法采用图像的梯度信息,根据图像梯度对图像进行非线性灰度映射,同时利用小波对差异图像进行分解和重构。实验结果证明,该算法能减少图像灰度阶数,同时较好地保留图像的细节信息,在保持配准精度的前提下减少配准时间。 相似文献
10.
针对血管影像中灰度不均和弱边缘情况下已有水平集模型不能正确分割血管问题,提出一种耦合了血管影像的几何信息、边缘信息和区域信息的水平集分割方法.首先,采用Hessian矩阵的各向异性性对血管状目标进行识别,对原始影像数据进行多尺度滤波;然后采用拉普拉斯算子零交叉点的快速边缘积分方法将边缘信息嵌入能量泛函中,构建一种基于结构、边缘和区域信息的水平集分割方法.相比于单一依靠影像边缘信息或区域信息模型及其改进模型,该方法在分割严重灰度不均匀的血管造影影像上能够准确提取血管,并精确定位血管边缘. 相似文献