结合Sobel算子和Mask R-CNN的肺结节分割

肺癌不断威胁着人类健康,计算机辅助诊断对肺癌诊断将发挥重要的作用.卷积神经网络(CNNs)在对图像的处理上表现出有目共睹的优秀性能,医学Computed Tomography(CT)图像是用来诊断肺癌的主要检查方式,用深度学习分割病灶的方法可以实现端对端的辅助诊断,这将节省医生的诊断时间,为患者争取最佳治疗时间.LIDC-IDRI(The Lung Image Database Consortium)数据集影像中的癌症部分与其他组织部分的放射密度十分接近,而且往往癌症部分非常小,背景具有非常强的相似性.本文使用传统的Sobel算子对图像中放射密度高的部分进行边缘锐化处理,用强化边缘特征的方法解决前景与背景灰度相似的问题,然后在使用传统的分割方法--阈值分割进一步强化.本文减小Regions of Interest(RoIs)的大小以适应肺结节的特征,减少RoIs的个数以避免过多的负类样例训练产生退化的模型;在传统图像增强处理方法和深度学习的结合下,获得了一个优化的Mask R-CNN模型,在LIDC-IDRI数据集上的测试结果中,基于Intersection over Union(IoU)=0.5的标准下的肺结节平均精度mAP达到72.2%,在FPR为0.226时的TPR达到0.915.     

基于差异性和准确性的加权调和平均度量的 基因表达数据选择性集成算法

基分类器之间的差异性和单个基分类器自身的准确性是影响集成系统泛化性能的两个重要因素,针对差异性和准确性难以平衡的问题,提出了一种基于差异性和准确性的加权调和平均（D-A-WHA）度量基因表达数据的选择性集成算法。以核超限学习机（KELM）作为基分类器,通过D-A-WHA度量调节基分类器之间的差异性和准确性,最后选择一组准确性较高并且与其他基分类器差异性较大的基分类器组合进行集成。通过在UCI基因数据集上进行仿真实验,实验结果表明,与传统的Bagging、Adaboost等集成算法相比,基于D-A-WHA度量的选择性集成算法分类精度和稳定性都有显著的提高,且能有效应用于癌症基因数据的分类中。     

数据库系统原理课程思政元素的融合与实践

通过分析数据库系统原理课程的地位和目标,提出该课程思政教学的思路,以中国计量大学数据库课程组为例,介绍如何将课程思政元素融入到课程的实践当中,给出教学设计方案。     

基于聚类的图像稀疏去噪方法

在图像去噪方法的研究中,非局部均值算法与稀疏去噪算法是近几年受到广为关注的方法.非局部均值算法将具有邻域相似性的像素点作加权平均;而稀疏去噪算法是将图像的非噪声部分用过完备字典进行稀疏表示.基于上述两种方法的思想,本文提出了基于聚类的稀疏去噪方法,该方法结合了非局部均值算法与稀疏去噪算法的优点,对相似的图像块进行聚类,并通过施加l1/l2范数的正则化约束,对同一类中的图像块在过完备字典上进行相同结构的稀疏表示,从而达到去噪目的.在字典的选择上,本文使用DCT字典和双正交小波字典,能够同时保留原图像中的平滑分量与细节分量.实验结果表明,本文方法比传统的稀疏去噪方法有更好的去噪效果.     

基于多任务疏表达的二元麦克风小阵列语音增强算法简

针对常规二元麦克风小阵列话音增强算法通常需要话音活动检测技术支持,并且难以有效抑制第一帧含目标信号的噪声。提出了一种基于多任务稀疏表达的二元麦克风小阵列话音增强算法,首先利用字典学习方法分别获得目标信号和噪声信号的过完备字典,然后利用 混合范数对信号在其字典上的表示系数进行正则化稀疏约束,使得2个阵元接收到信号中的噪声信号被抑制,而话音信号尽量保持不变,从而达到话音增强的目标。仿真和实验数据表明,无论开始位置是否含有目标话音信号,所提出的非话音活动检测支持的二元麦克风小阵列话音增强算法均能有效实现话音增强的目标。     

高压静电纺丝工艺制备PVDF-ZnO/GR共聚物膜的压电性能研究

提出了一种利用高压静电纺丝工艺制备PVDF/ZnO及PVDF/Graphene(以下简称GR)共聚物膜的方法并对其压电性能进行了研究。通过在传统的PVDF溶液中混入氧化锌和石墨烯,制备得到PVDF共聚物膜,对PVDF,PVDF/ZnO,PVDF/GR三种膜进行电镜扫描以表征其表面结构。对三种压电薄膜进行了压电响应对比实验,PVDF,PVDF/ZnO,PVDF/GR三种薄膜的压电响应峰值分别达到16.8 V,29.6 V,21.7 V。PVDF/ZnO压电薄膜对比PVDF压电薄膜的电压峰值提高12.8 V。PVDF/GR压电薄膜对比PVDF压电薄膜的电压峰峰值提高了4.9 V。对三种压电薄膜进行了能量收集实验,PVDF,PVDF/ZnO,PVDF/GR三种薄膜分别令LED灯点亮11.3 s,17 s,14.6 s,输出功率密度为6.79μW/cm^2,19.28μW/cm^2,15.11μW/cm^2。PVDF共聚物膜对比PVDF膜在压电性上有显著提高,可应用于压电能量收集或可穿戴传感器等应用领域。