融合注意力线性特征多样化的DR分级模型

糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是目前人类的主要致盲疾病之一。针对DR数据集中样本类间差异小和类分布不均衡等制约分级性能提高的问题,本文提出一种融合注意力线性特征多样化(fusion of attention linear feature diversification, FALFD)的分级算法。该算法首先用改进的Res2Net残差网络作为模型骨干来增大感受野,进一步提高网络捕捉特征信息的能力;其次引入自适应特征多样化模块(adaptive feature diversification module, AFDM)对眼底图像可分辨的微小病理特征进行识别,获得具有高语义信息的局部特征,避免单一特征区域的限制,进而提高分级准确度;再后利用双线性注意力融合模块(bilinear attention fusion module, BAFM)增加可判别区域特征的网络权重占比;最后采用正则化焦点损失(focal loss, FL)进一步提升算法的分类性能。在IDRID数据集上,灵敏度和特异性分别为94.20%和97.05%,二次加权系数为87.83%;在APTO...     

融合Transfomer和多尺度并行注意的结直肠息肉分割算法

针对结直肠息肉图像中病灶区域尺度变化大、形状不规则和边界不清晰等复杂特点导致息肉分割精度低、分割边界存在伪影的问题,提出了一种融合Transfomer和多尺度并行注意网络(Fusion of Transfomer and Multiscale Parallel Attention Networks, FTMPA-Net)的结直肠息肉分割算法。选用HarDNet逐层提取语义信息和空间细节,采用多尺度感受场模块(Multiscale Receptive Field Block, RFB)捕获不同感受野下的特征信息,串入高效通道注意力机制提取空间、通道特征的相关性信息,以抑制背景颜色的响应;通过并行解码模块逐层聚合由高效通道注意力机制得到的增强特征图,并生成初始预测分割图用于后续深层监督;提出高效多头注意力机制(Efficient Multi-Head Self-Attention Module, EMHSA)来进一步细化边缘信息,构建区域与边界之间的联系,以提高其分割性能。在CVC-ClinicDB数据集和Kvasir-SEG数据集上对该算法进行测试,平均相似性系数分别为95.58%和92...     

多层次特征融合低照度图像增强算法

针对成像设备在夜间等低照度环境下采集的图像存在细节丢失、动态范围较窄和大量噪声等特点,导致采集图像清晰度低、可用性不高和识别性较差等问题,提出了一种多层次特征融合(Multi-level Feature Fusion, MFF-Net)算法。该算法利用多尺度采样构建U型网络,并引入多种注意力机制多线程处理图像流,各支路特征向量跨通道交互,协同渐进式抑制冗余信息。高效运用特征融合模块强化对低尺度纹理细节和多层次特征的感知。设计了由峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)指标构成的损失函数,有目的地引导网络由浅到深地学习图像之间的映射关系,从而加快模型收敛速度,助力提高模型性能和图像增强。所提算法在LOL数据集Low-Light Dataset上进行了相关实验和测试。其PSNR、SSIM和学习感知图像块相似度(Learned Perceptual Image Patch Similarity, LPIPS)等6种客观评价指标上整体优于大部分先进算法。实验结果表明,所构建的模型能有效抑...     

试论影响机械加工精度因素与降低加工误差的措施

随着机械行业的不断发展,国际之间的技术竞争也越来越大,而就我国当前的技术而言与国际形势还有一段距离,精度也还需要更进一步提高,本文结合当前的主要问题进行了探析,并针对性的提出了相应的解决措施。     

对于机械制造中数控技术的应用探讨

随着社会经济的高速发展,数控技术也得到了一定的发展。数控技术是新时期下一项科技技术含量比较高的综合性技术,因此,为了紧贴时代发展的步伐,我们必须要更加重视数控技术,而将数控技术融人到机械制造的过程中是经济发展需要的必然趋势。目前,世界各国机械工业技术水平衡量的标注是将数控设备与数控技术应用到机械制造的过程中,而且逐渐成为衡量标准的主要内容,也是我国目前提高工业化技术水平的重要战略手段之一。     

基于注意力机制多特征融合的视网膜病变分级算法

糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)是糖尿病的一个常见的急性阶段,可引起视网膜的视功能异常。针对视网膜眼底图像病灶区域识别困难以及分级效率不高等问题,本文提出一种基于注意力机制多特征融合的算法来对DR进行诊断分级。首先对输入的图像采用高斯滤波等形态学预处理来提升眼底图像特征对比度;然后用ResNeSt50残差网络作为模型的骨干,引入多尺度特征增强模块对视网膜病变图像病变区域进行特征增强,提高分级准确率;再后利用图形特征融合模块对主干输出的特征增强后的局部特征进行信息融合;最后采用中心损失和焦点损失组合的加权损失函数进一步提升分类效果。在印度糖尿病视网膜病变(IDRID)数据集中灵敏度和特异性分别为95.65%和91.17%,二次加权一致性检验系数为90.38%。在Kaggle比赛数据集中准确率为84.41%,受试者工作特征曲线下的面积为90.36%。仿真实验表明,本文算法在糖尿病视网膜病变分级中具有一定的应用价值。     

智能电动升降马桶设计

主要解决老年人如厕时弯腰掀起开坐便盖不容易、坐起困难、转身按压冲水不方便等问题。具有摇控马桶坐便盖开关功能、座圈升降功能和冲水功能,同时该坐便椅可以任意移动、长度和高度均可调,以满足市场坐便器不同规格的需要,方便安装。     

基于多目标支持向量机的ADHD分类

针对结直肠息肉图像分割中病灶区域尺度变化大、边缘模糊以及息肉与正常组织对比度低等问题,导致病变区域分割精度低和分割边界存在伪影,提出一种基于Swin Transformer和图形推理的自适应网络. 该网络一是利用Swin Transformer编码器逐层提取输入图像的全局上下文信息,弱化背景信息干扰,多尺度分析病变区域的显著性特点. 二是提出全局与局部特征交互模块增强网络对复杂病灶的空间感知能力,突出待分割目标的关键位置信息,精准定位目标. 三是通过区域引导图推理模块以图循环递推的方式挖掘先验信息之间的高阶显性关系,促进图间信息传递. 四是设计面向边缘细节的边缘约束图推理模块,整合边缘细节,改善分割效果,提高分割精度. 在CVC-ClinicDB、Kvasir、CVC-ColonDB和ETIS数据集上进行实验,其Dice系数分别为0.939,0.926,0.810和0.788,平均交并比分别为0.889,0.879,0.731和0.710,分割性能优于现有方法. 仿真实验结果表明,对于形态结构复杂、对比度低和边缘模糊的结直肠息肉图像均有较高的分割精度.

     

两种轴头修复方法

在机械设备使用过程中,有时会出现这种现象:因轴承损坏或安装不正确导致轴头磨损,而轴的其他部位却完好无损。在某些情况下,因新轴总成购买相对较贵,而且不一定能够及时买到,此时可采用以下两种方法对轴头进行修复。1堆焊法此方法适用于轴头磨损不是很严重,磨损量不超过1～2mm,且磨损面积不大的情况。此时,可采用以下步骤对轴头进行修复:(1)将轴头用汽油清洗干净并晾干,防止在堆焊时掺入杂质。(2)用游标卡尺对轴头未磨损部位进行测量,以获取轴头的原尺寸。测量时应注意在轴头未磨损部位变换角度,在不同位置进行多次测量,以平均值作为轴头的…     

平地机行驶无力和后桥转向失控的分析

我部一台ＰＹ１６０Ａ平地机，在使用过程中出现了行驶无力和后桥转向失控的故障，使该机无法正常作业和行驶。 １．行驶无力 故障现象 打开操纵阀后，挂Ⅰ挡时勉强起步，且行驶无力；挂Ⅱ挡时则无法起步行驶。 原因分析 由动力传动系统的结构和控制原理知，行驶时动力由发动机输出，通过与弹性板连接的液压离合器将动力传递给涡轮齿片，直接带动涡轮旋转，经涡轮轴直接将动力输出至主离合器，经传动轴而传入变速器，其液压离合器的控制油路如图１所示。当发动机启动以后，液压油由油箱经滤油器被吸入齿轮泵；由齿轮泵输出的压力油经管路被…