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目的 胶质瘤的准确分级是辅助制定个性化治疗方案的主要手段,但现有研究大多数集中在基于肿瘤区域的分级预测上,需要事先勾画感兴趣区域,无法满足临床智能辅助诊断的实时性需求。因此,本文提出一种自适应多模态特征融合网络(adaptive multi-modal fusion net,AMMFNet),在不需要勾画肿瘤区域的情况下,实现原始采集图像到胶质瘤级别的端到端准确预测。方法 AMMFNet方法采用4个同构异义网络分支提取不同模态的多尺度图像特征;利用自适应多模态特征融合模块和降维模块进行特征融合;结合交叉熵分类损失和特征嵌入损失提高胶质瘤的分类精度。为了验证模型性能,本文采用MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society)2018公开数据集进行训练和测试,与前沿深度学习模型和最新的胶质瘤分类模型进行对比,并采用精度以及受试者曲线下面积(area under curve,AUC)等指标进行定量分析。结果 在无需勾画肿瘤区域的情况下,本文模型预测胶质瘤分级的AUC为0.965;在使用肿瘤区域时,其AUC高达0.997,精度为0.982,比目前最好的胶质瘤分类模型——多任务卷积神经网络同比提高1.2%。结论 本文提出的自适应多模态特征融合网络,通过结合多模态、多语义级别特征,可以在未勾画肿瘤区域的前提下,准确地实现胶质瘤分级预测。 相似文献
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常规酸化施工过程中,酸岩反应速率快,酸液穿透距离短,只能消除近井地带造成的伤害,酸化效果不理想。以HCl、HF、土酸等常规酸与甲酸、乙酸、柠檬酸等有机酸进行复配,通过测定酸岩反应溶失率,确定了三种高溶失率酸液体系:8%HF+2%甲酸、8%HF+2%甲酸+0.15%柠檬酸、10%HCl+8%HF+2%甲酸+0.15%柠檬酸;通过酸液添加剂优选及缓速性能评价,最终确定了两种缓速酸配方体系:8%HF+2%甲酸+1%缓蚀剂(WD-11)+1%铁离子稳定剂(WD-8)+1%助排剂(WD-12)+1%黏土稳定剂(WD-5);8%HF+2%甲酸+0.15%柠檬酸+1%缓蚀剂(WD-11)+1%铁离子稳定剂(WD-8)+1%助排剂(WD-12)+1%黏土稳定剂(WD-5),具有较好的缓速效果。 相似文献
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刘明珠樊娆张萧宇马泽元梁城洋曹颖耿仕通李玲 《材料研究学报》2023,(7):554-560
先用一步水热法合成空心纳米球,再将其作为量子点敏化太阳能电池(QDSSCs)光阳极的散射层材料用丝网印刷技术刮涂在TiO_(2)基底上。组装成的QDSSCs电池具有优异的电化学性能,表明SnO_(2)的空心球结构有利于电解质的存储,在保证电子高效传输速率的同时提高其化学稳定性,使循环反应更加有效。在QDSSCs的制备过程中,以ZnCuInSe量子点为敏化剂,进一步研究了吸附量子点后不同膜厚的光阳极对太阳能电池光电性能的影响。膜厚为9μm的SnO_(2)散射层其最高光电转换效率值7.31%,可应用在QDSSCs中。 相似文献
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