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多尺度卷积神经网络的视网膜血管分割
被引量：
10
1
作者
卓钟烁
程卉怡
+1 位作者
刘冰雁
冯寿廷
《激光杂志》
北大核心
2019年第5期63-65,共3页
视网膜血管自动分割可以辅助诊断许多疾病,但精确分割血管是一个巨大的挑战。因此提出一种基于卷积神经网络的视网膜血管分割方法。不同尺寸卷积核提取多尺度特征,对不同深度卷积层的特征图进行融合。利用局部和全局信息可以获得更好的...
视网膜血管自动分割可以辅助诊断许多疾病,但精确分割血管是一个巨大的挑战。因此提出一种基于卷积神经网络的视网膜血管分割方法。不同尺寸卷积核提取多尺度特征,对不同深度卷积层的特征图进行融合。利用局部和全局信息可以获得更好的预测结果。网络的最后一层是卷积层,其输出值代表像素灰度大小。在常用眼底数据库DRIVE上进行实验,其平均灵敏度、特异性、准确率和AUC(Area Under the Curve)分别达到0. 766 9,0. 980 6,0. 953 4和0. 972 2。结果表明本方法能实现视网膜血管的分割,且具有较高的准确率。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
视网膜血管
分割
准确
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职称材料
结合光学脑成像及机器学习分类算法对自闭症大脑活动特征的研究进展
被引量：
3
2
作者
李军
程卉怡
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期1-13,共13页
自闭症(ASD)的诊断一直以来是基于对患者行为层面的观察.近年来脑成像的研究表明,自闭症患者大脑存在结构及功能的改变,这些发现为基于成像的诊断提供了新的途径.准确的诊断需要基于对大脑异常特征的准确描述,多个脑生理参量的成像可以...
自闭症(ASD)的诊断一直以来是基于对患者行为层面的观察.近年来脑成像的研究表明,自闭症患者大脑存在结构及功能的改变,这些发现为基于成像的诊断提供了新的途径.准确的诊断需要基于对大脑异常特征的准确描述,多个脑生理参量的成像可以为自闭症患者的大脑特征提供更全面的信息.在现有的无损脑功能成像中,光学脑成像具有较高的时间分辨率及可接受的空间分辨率,测量时对头部晃动相对不敏感,适用于对儿童特别是自闭症儿童的研究.近红外光谱技术(NIRS)表征皮层的血氧代谢,而漫反射相关光谱技术(DCS)用于测量皮层的血流活动.这两类参量可以提供互补的皮层血液动力学信息,结合更为高效的分类算法,有望取得对自闭症患者大脑皮层活动特征进行更为准确的描述和区分.在广泛调研文献、结合作者的研究成果的基础上,对利用光学脑成像研究自闭症患者大脑活动特征、结合特征参量利用机器学习分类算法对自闭症的预测、利用多模态光学脑成像技术(即结合近红外光谱及漫反射相关光谱)研究自闭症的前景等问题进行了系统的回顾与展望,希望为自闭症相关领域的科研人员提供参考和借鉴.
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关键词
光学脑成像
自闭症
特征提取
机器学习分类算法
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职称材料
题名
多尺度卷积神经网络的视网膜血管分割
被引量：
10
1
作者
卓钟烁
程卉怡
刘冰雁
冯寿廷
机构
华南师范大学物理与电信工程学院
华南师范大学华南先进光电子研究院
出处
《激光杂志》
北大核心
2019年第5期63-65,共3页
基金
国家自然科学基金重点项目(No.U1301251)
广东省科技计划项目(No.2016A010101021)
文摘
视网膜血管自动分割可以辅助诊断许多疾病,但精确分割血管是一个巨大的挑战。因此提出一种基于卷积神经网络的视网膜血管分割方法。不同尺寸卷积核提取多尺度特征,对不同深度卷积层的特征图进行融合。利用局部和全局信息可以获得更好的预测结果。网络的最后一层是卷积层,其输出值代表像素灰度大小。在常用眼底数据库DRIVE上进行实验,其平均灵敏度、特异性、准确率和AUC(Area Under the Curve)分别达到0. 766 9,0. 980 6,0. 953 4和0. 972 2。结果表明本方法能实现视网膜血管的分割,且具有较高的准确率。
关键词
深度学习
卷积神经网络
视网膜血管
分割
准确
Keywords
deep learning
convolutional neural network
retinal vessel
segmentation
accurate
分类号
R770.4 [医药卫生—眼科]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
结合光学脑成像及机器学习分类算法对自闭症大脑活动特征的研究进展
被引量：
3
2
作者
李军
程卉怡
机构
华南师范大学华南先进光电子研究院∥华南师范大学经济行为科学重点实验室
出处
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期1-13,共13页
基金
国家自然科学基金项目(81771876)
华南师范大学研究生创新计划项目(033)
文摘
自闭症(ASD)的诊断一直以来是基于对患者行为层面的观察.近年来脑成像的研究表明,自闭症患者大脑存在结构及功能的改变,这些发现为基于成像的诊断提供了新的途径.准确的诊断需要基于对大脑异常特征的准确描述,多个脑生理参量的成像可以为自闭症患者的大脑特征提供更全面的信息.在现有的无损脑功能成像中,光学脑成像具有较高的时间分辨率及可接受的空间分辨率,测量时对头部晃动相对不敏感,适用于对儿童特别是自闭症儿童的研究.近红外光谱技术(NIRS)表征皮层的血氧代谢,而漫反射相关光谱技术(DCS)用于测量皮层的血流活动.这两类参量可以提供互补的皮层血液动力学信息,结合更为高效的分类算法,有望取得对自闭症患者大脑皮层活动特征进行更为准确的描述和区分.在广泛调研文献、结合作者的研究成果的基础上,对利用光学脑成像研究自闭症患者大脑活动特征、结合特征参量利用机器学习分类算法对自闭症的预测、利用多模态光学脑成像技术(即结合近红外光谱及漫反射相关光谱)研究自闭症的前景等问题进行了系统的回顾与展望,希望为自闭症相关领域的科研人员提供参考和借鉴.
关键词
光学脑成像
自闭症
特征提取
机器学习分类算法
Keywords
optical brain imaging
autism
feature extraction
machine-learning classification algorithms
分类号
B845.1 [哲学宗教—心理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度卷积神经网络的视网膜血管分割
卓钟烁
程卉怡
刘冰雁
冯寿廷
《激光杂志》
北大核心
2019
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
结合光学脑成像及机器学习分类算法对自闭症大脑活动特征的研究进展
李军
程卉怡
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018
3
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