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基于新型深度全卷积网络的肝脏CT影像三维区域自动分割被引量：9: 1; 作者孙明建徐军 +1 位作者马伟张玉东《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期385-393,共9页; 肝脏分割对于肝肿瘤肝段切除及肝移植体积测量具有重要的临床价值。由于在CT影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性很高,因此对肝脏区域的三维自动分割是一项具有挑战性的难题。为解决精准肝脏分割的问题,提出一种新型的深度全卷积网络结... 展开更多; 关键词肝脏分割深度全卷积网络条件随机场; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度全卷积神经弹性网络WCGAN-GP模型的语音增强研究被引量：2: 2; 作者许雯婷龚晓峰《计算机应用与软件》北大核心 2024年第2期130-137,共8页; Wasserstein距离生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversal Network,WGAN)模型^([1])在语音增强中运用广泛,但存在梯度易爆炸、性能不稳定等问题。引入梯度惩罚(Gradient Penalty,GP)和弹性网络条件约束,并将生成器和判别器优化成... 展开更多; 关键词 Wasserstein距离深度全卷积神经网络梯度惩罚弹性网络条件约束; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于局部-全局一致性学习的弱监督人手分割: 3; 作者谢志坚李寅霖郑碎武《计算机应用与软件》北大核心 2019年第1期204-210,319,共8页; 随着可穿戴设备的日益普及,人的上肢行为数据急剧增长,而自然场景下的人手分割研究较少。针对现有的算法对手工设计特征、像素级标签、设备、环境等的依赖,造成的精度有限或设备、人工标注成本较高的问题,提出一种弱监督人手分割算法,... 展开更多; 关键词人手分割深度全卷积神经网络弱监督学习条件随机场; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于神经网络的语音信号识别与分类被引量：2: 4; 作者薛雅洁贺红霞杨祎《现代电子技术》 2023年第24期79-84,共6页; 针对基于深度神经网络的端对端的语音识别技术展开研究,通过深度全序列卷积神经网络(DFCNN)声学模型和Transformer语言模型搭建一种端对端的语音识别系统。该系统完成对模型及数据的训练,实现对多字符中文语音的识别,并对隐马尔可夫语... 展开更多; 关键词语音信号识别深度全序列卷积神经网络隐马尔可夫链声学特征提取梅尔倒谱系数 CTC损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于新型深度全卷积网络的肝脏CT影像三维区域自动分割被引量：9: 1; 作者孙明建徐军马伟张玉东; 机构南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏省人民医院放射科; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期385-393,共9页; 基金国家自然科学基金(61771249) 江苏省"六大人才高峰"高层次人才项目(2013-XXRJ-019) 江苏省自然科学基金(BK20141482); 文摘肝脏分割对于肝肿瘤肝段切除及肝移植体积测量具有重要的临床价值。由于在CT影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性很高,因此对肝脏区域的三维自动分割是一项具有挑战性的难题。为解决精准肝脏分割的问题,提出一种新型的深度全卷积网络结构3DUnet-C2。该结构充分利用肝脏CT图像的三维空间信息,并有效结合肝脏区域的浅层特征和深层特征。特别地,还提出一种新的3DUnet-C2网络训练策略,通过选取清晰图像,并从图像中截取肝脏区域作为样本进行训练的方式,得到初步3DUnet-C2模型权重,并使用该权重来初始化3DUnet-C2的网络参数,从而使网络达到收敛。最后,针对3DUnet-C2网络分割肝脏边界不精准的问题,在原有3DUnet-C2网络模型的基础上,运用三维条件随机场构建3DUnet-C2-CRF模型来优化肝脏分割边界。为了验证所提出三维分割模型的性能,从ISBI2017 Liver Tumor Segmentation Challenge的数据集中选取100张CT图像用于训练、验证和测试,3DUnet-C2-CRF模型在随机选取的20张测试集上的分割准确率的Dice系数为96.9%,高于3DUnet和Vnet模型的Dice系数。实验结果表明,3DUnet-C2-CRF模型具有更好的特征表达能力以及更强的泛化性能,从而可提升模型的分割准确率。; 关键词肝脏分割深度全卷积网络条件随机场; Keywords liver segmentation deep fully convolutional networks conditional random field; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度全卷积神经弹性网络WCGAN-GP模型的语音增强研究被引量：2: 2; 作者许雯婷龚晓峰; 机构四川大学电气工程学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2024年第2期130-137,共8页; 基金四川省重点研发计划项目(2020YFG0051) 国家自然科学基金项目(61876114) 校企合作项目(19H1121,19H0355)。; 文摘 Wasserstein距离生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversal Network,WGAN)模型^([1])在语音增强中运用广泛,但存在梯度易爆炸、性能不稳定等问题。引入梯度惩罚(Gradient Penalty,GP)和弹性网络条件约束,并将生成器和判别器优化成深度全卷积神经网络(Deep Fully Convolutional Neural Networks,DFCNN)结构,提出一种基于DFCNN的弹性网络条件梯度惩罚(Wasserstein Conditional Generative Adversal Network Gradient Penalty,WCGAN-GP)模型。改进后的模型可以达到真实Lipschitz限制条件,提高了可控性、稳定性和特征提取能力,能更快优化训练。实验将改进后的模型与WGAN对不同噪声条件下的语音进行增强,结果证实了改进后的模型在语音增强方面的优越性。; 关键词 Wasserstein距离深度全卷积神经网络梯度惩罚弹性网络条件约束; Keywords Wasserstein distance Deep fully convolutional neural networks Gradient penalty Elastic networks Conditional constraints; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于局部-全局一致性学习的弱监督人手分割: 3; 作者谢志坚李寅霖郑碎武; 机构广州市机电技师学院智能控制系中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室中国科学院自动化研究所惠州先进制造产业技术研究中心; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2019年第1期204-210,319,共8页; 基金国家自然科学基金青年科学基金项目(61702516 51705515) +1 种基金广东省重大科技专项(2016B090910001); 文摘随着可穿戴设备的日益普及,人的上肢行为数据急剧增长,而自然场景下的人手分割研究较少。针对现有的算法对手工设计特征、像素级标签、设备、环境等的依赖,造成的精度有限或设备、人工标注成本较高的问题,提出一种弱监督人手分割算法,并将其应用到人手操作行为分割中。在像素级标签的源数据集上,利用全卷积神经网络(FCN)预训练。在只有类别标签的目标数据集上,实现基于超像素的局部-全局一致性学习的分割优化,进而实现FCN网络训练和分割优化的交替迭代。使用全连接条件随机场(CRF)进行后处理。提出基于边界框的弱监督分割,以及半监督分割方法。与其他方法的对比实验表明,该方法具有较高的召回率和区域交叠率。; 关键词人手分割深度全卷积神经网络弱监督学习条件随机场; Keywords Hand segmentation Deep fully convolutional neural network Weakly supervised learning CRF; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络的语音信号识别与分类被引量：2: 4; 作者薛雅洁贺红霞杨祎; 机构西安邮电大学电子工程学院; 出处《现代电子技术》 2023年第24期79-84,共6页; 基金西安市科技计划项目(101/203010002)。; 文摘针对基于深度神经网络的端对端的语音识别技术展开研究,通过深度全序列卷积神经网络(DFCNN)声学模型和Transformer语言模型搭建一种端对端的语音识别系统。该系统完成对模型及数据的训练,实现对多字符中文语音的识别,并对隐马尔可夫语音识别方法和深度神经网络下的语音识别方法的系统搭建难度、原理差异和识别精确度进行对比研究。仿真结果表明,所提方法能够实现对连续多字符中文语音的有效识别,识别正确率在90%以上。; 关键词语音信号识别深度全序列卷积神经网络隐马尔可夫链声学特征提取梅尔倒谱系数 CTC损失函数; Keywords speech signal recognition deep full convolutional neural network hidden Markov chain acoustic feature extraction Mel cepstrum coefficient CTC loss function; 分类号 TN912-34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于新型深度全卷积网络的肝脏CT影像三维区域自动分割	孙明建徐军马伟张玉东	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于深度全卷积神经弹性网络WCGAN-GP模型的语音增强研究	许雯婷龚晓峰	《计算机应用与软件》北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于局部-全局一致性学习的弱监督人手分割	谢志坚李寅霖郑碎武	《计算机应用与软件》北大核心	2019	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于神经网络的语音信号识别与分类	薛雅洁贺红霞杨祎	《现代电子技术》	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料