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基于MBF RCNN的慢性肾病检测与肾脏超声图像分割
1
作者
王茹
赵希梅
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第8期242-252,272,共12页
针对目前慢性肾病诊断耗时耗力,人工诊断困难以及识别、分割准确率较低等情况,提出一种能够结合肾小球滤过率指标以及图像纹理特征进行综合分析的实例分割模型MBF RCNN,并提高了在慢性肾病分期上检测分割的准确率。针对基线网络识别精...
针对目前慢性肾病诊断耗时耗力,人工诊断困难以及识别、分割准确率较低等情况,提出一种能够结合肾小球滤过率指标以及图像纹理特征进行综合分析的实例分割模型MBF RCNN,并提高了在慢性肾病分期上检测分割的准确率。针对基线网络识别精度较低的情况,提出特征融合模块,自适应地融合多尺度特征层,并降低不同层次特征图的不一致性,提升检测的准确率。针对分割边界模糊问题,融入自注意力机制,以充分学习图像的空间特征;加入边界细化模块,进一步优化分割的边界。模型使用新的组合损失函数提高模型的准确度。建立慢性肾病数据集,并在此数据集上与其他先进的实例分割模型进行了比较,在mAP上比基线网络Mask RCNN提升约3百分点,在分割精度上比基线提升了3.46百分点。
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关键词
慢性肾病
FFM
边界细化模块
自注意力机制
实例分割
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职称材料
多注意力机制金字塔池化金手指划痕分割方法
2
作者
吴良武
周永霞
+1 位作者
王宇航
朱钰萍
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第1期213-220,共8页
针对传统图像处理方法和基于深度学习的分类模型对金手指表面划痕检测效果不理想的情况,提出了一种多注意力机制金字塔池化方法对金手指表面划痕进行语义分割。采用ResNet50模型获取输入图像的特征图;在金字塔的不同层中将特征图分成大...
针对传统图像处理方法和基于深度学习的分类模型对金手指表面划痕检测效果不理想的情况,提出了一种多注意力机制金字塔池化方法对金手指表面划痕进行语义分割。采用ResNet50模型获取输入图像的特征图;在金字塔的不同层中将特征图分成大小不同的子区域,然后对每个子区域进行平均池化操作;池化后的特征图加入多种注意力机制来提取关键部分的特征信息,并使用边界细化模块对边缘区域进一步精细化,提高分割准确度。通过上采样,将四种不同尺寸的特征图采用级联的方式对划痕区域进行特征融合;与带有整体信息的特征图拼接后经过卷积操作得到最后的预测结果。实验结果表明,本文采用的方法较其他常用分割模型在MIOU和MPA指标上具有明显提升,分别达到86.03%和94.35%,具有一定的应用价值。
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关键词
金手指
语义分割
金字塔池化
注意力机制
边界细化模块
MIOU指标
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职称材料
题名
基于MBF RCNN的慢性肾病检测与肾脏超声图像分割
1
作者
王茹
赵希梅
机构
青岛大学计算机科学技术学院
山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第8期242-252,272,共12页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(62006134)。
文摘
针对目前慢性肾病诊断耗时耗力,人工诊断困难以及识别、分割准确率较低等情况,提出一种能够结合肾小球滤过率指标以及图像纹理特征进行综合分析的实例分割模型MBF RCNN,并提高了在慢性肾病分期上检测分割的准确率。针对基线网络识别精度较低的情况,提出特征融合模块,自适应地融合多尺度特征层,并降低不同层次特征图的不一致性,提升检测的准确率。针对分割边界模糊问题,融入自注意力机制,以充分学习图像的空间特征;加入边界细化模块,进一步优化分割的边界。模型使用新的组合损失函数提高模型的准确度。建立慢性肾病数据集,并在此数据集上与其他先进的实例分割模型进行了比较,在mAP上比基线网络Mask RCNN提升约3百分点,在分割精度上比基线提升了3.46百分点。
关键词
慢性肾病
FFM
边界细化模块
自注意力机制
实例分割
Keywords
Chronic kidney disease
FFM
Boundary refinement module
Self-attention mechanism
Instance segmentation
分类号
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
多注意力机制金字塔池化金手指划痕分割方法
2
作者
吴良武
周永霞
王宇航
朱钰萍
机构
中国计量大学信息工程学院
杭州市蓝弧视觉科技有限公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第1期213-220,共8页
基金
浙江省自然科学基金(LY19F030013)。
文摘
针对传统图像处理方法和基于深度学习的分类模型对金手指表面划痕检测效果不理想的情况,提出了一种多注意力机制金字塔池化方法对金手指表面划痕进行语义分割。采用ResNet50模型获取输入图像的特征图;在金字塔的不同层中将特征图分成大小不同的子区域,然后对每个子区域进行平均池化操作;池化后的特征图加入多种注意力机制来提取关键部分的特征信息,并使用边界细化模块对边缘区域进一步精细化,提高分割准确度。通过上采样,将四种不同尺寸的特征图采用级联的方式对划痕区域进行特征融合;与带有整体信息的特征图拼接后经过卷积操作得到最后的预测结果。实验结果表明,本文采用的方法较其他常用分割模型在MIOU和MPA指标上具有明显提升,分别达到86.03%和94.35%,具有一定的应用价值。
关键词
金手指
语义分割
金字塔池化
注意力机制
边界细化模块
MIOU指标
Keywords
golden finger
semantic segmentation
pyramid pooling
attention mechanism
boundary refinement module
MIOU mdicator
分类号
TP391.7 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MBF RCNN的慢性肾病检测与肾脏超声图像分割
王茹
赵希梅
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
多注意力机制金字塔池化金手指划痕分割方法
吴良武
周永霞
王宇航
朱钰萍
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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