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基于可感知网络模型的多尺度特征图像重构研究
1
作者
舒忠
万行花
+1 位作者
赵华菊
吕琼瑶
《印刷与数字媒体技术研究》
CAS
北大核心
2024年第3期222-236,共15页
为重点解决深度重构模型多尺度特征表示不足和自适应性处理能力不强问题,本研究设计了压缩感知多尺度图像重构深度网络模型。以引入深度卷积神经网络模型提取图像特征为前提,利用空间金字塔池化提高多尺度特征描述能力,设计噪声滤波器...
为重点解决深度重构模型多尺度特征表示不足和自适应性处理能力不强问题,本研究设计了压缩感知多尺度图像重构深度网络模型。以引入深度卷积神经网络模型提取图像特征为前提,利用空间金字塔池化提高多尺度特征描述能力,设计噪声滤波器强化噪声控制,改进非局部神经网络结构以提高模型的自适应性能。对比实验结果表明,本研究设计的图像深度重构模块,压缩编码后解码重构图像的方差、变异系数和信噪比控制良好;图像相位一致性特征和梯度特征质量评价较高;在采样率为50%~60%时,峰值信噪比值最高;初始图像和解码重构图像之间的相对范数l_(2)误差在0.16左右,峰值信噪比大于46dB,图像余弦相似度评价的余弦值为0.91左右、余弦夹角值为0.13°左右,特征相似性为0.80左右,结构相似比值为0.86左右,说明该模型提取的图像多尺度特征准确性和精细性较高,深度重构模块自适应性较强,误差控制准确,组成模块之间实现了高度融合。
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关键词
压缩感知
图像重构
深度卷积神经网络
非局部卷积神经网络
空间金字塔池化
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职称材料
改进的Libra区域卷积神经网络的脑动脉狭窄影像学检测算法
被引量：
1
2
作者
刘汉卿
康晓东
+4 位作者
张福青
赵秀圆
杨靖怡
王笑天
李梦凡
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第9期2909-2916,共8页
针对断层面上血管的多形性和检测过程中出现的采样不均衡的问题,提出一种改进的Libra区域卷积神经网络(R-CNN)的脑动脉狭窄影像学检测算法,用于检测计算机断层扫描血管造影(CTA)图像的颈内动脉和椎动脉狭窄。首先,在目标检测网络LibraR-...
针对断层面上血管的多形性和检测过程中出现的采样不均衡的问题,提出一种改进的Libra区域卷积神经网络(R-CNN)的脑动脉狭窄影像学检测算法,用于检测计算机断层扫描血管造影(CTA)图像的颈内动脉和椎动脉狭窄。首先,在目标检测网络LibraR-CNN中以ResNet50为骨干网络,并分别在骨干网络的3、4、5阶段引入可变卷积网络(DCN),通过学习偏移量提取血管在不同断层面的形态特征;然后,将从骨干网络中提取的特征图输入至引入非局部神经网络(Non-localNN)的平衡特征金字塔(BFP)中进行更深度的特征融合;最后,将融合后的特征图输入至级联检测器,并通过提高交并比(IoU)阈值优化最终检测结果。实验结果表明,改进的LibraR-CNN检测算法相比Libra R-CNN算法,在脑动脉CTA数据集中平均准确率(AP)、AP_(50)、AP_(75)和AP_(S)分别提升了4.3、1.3、6.9和4.0个百分点;在公开的结肠息肉CT数据集中,AP、AP_(50)、AP_(75)和AP_(S)分别提升了6.6、3.6、13.0和6.4个百分点。通过在LibraR-CNN的骨干网络中加入DCN、Non-localNN和级联检测器,进一步融合特征从而学习脑动脉血管结构的语义信息,使得狭窄区域检测结果更精确,且改进算法在不同的检测任务中具有泛化能力。
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关键词
Libra区域卷积神经网络
可变卷积网络
非局部神经网络
级联检测器
脑动脉狭窄
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职称材料
题名
基于可感知网络模型的多尺度特征图像重构研究
1
作者
舒忠
万行花
赵华菊
吕琼瑶
机构
荆楚理工学院电子信息工程学院
出处
《印刷与数字媒体技术研究》
CAS
北大核心
2024年第3期222-236,共15页
基金
2023年度荆门市科技计划重点项目(No.2023YFZD056)。
文摘
为重点解决深度重构模型多尺度特征表示不足和自适应性处理能力不强问题,本研究设计了压缩感知多尺度图像重构深度网络模型。以引入深度卷积神经网络模型提取图像特征为前提,利用空间金字塔池化提高多尺度特征描述能力,设计噪声滤波器强化噪声控制,改进非局部神经网络结构以提高模型的自适应性能。对比实验结果表明,本研究设计的图像深度重构模块,压缩编码后解码重构图像的方差、变异系数和信噪比控制良好;图像相位一致性特征和梯度特征质量评价较高;在采样率为50%~60%时,峰值信噪比值最高;初始图像和解码重构图像之间的相对范数l_(2)误差在0.16左右,峰值信噪比大于46dB,图像余弦相似度评价的余弦值为0.91左右、余弦夹角值为0.13°左右,特征相似性为0.80左右,结构相似比值为0.86左右,说明该模型提取的图像多尺度特征准确性和精细性较高,深度重构模块自适应性较强,误差控制准确,组成模块之间实现了高度融合。
关键词
压缩感知
图像重构
深度卷积神经网络
非局部卷积神经网络
空间金字塔池化
Keywords
Compressed sensing
Image reconstruction
Deep
neural
network
(D
nn
)
non-local
neural
network
s(
non-local
nn
)
Spatial pyramid pooling
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
改进的Libra区域卷积神经网络的脑动脉狭窄影像学检测算法
被引量：
1
2
作者
刘汉卿
康晓东
张福青
赵秀圆
杨靖怡
王笑天
李梦凡
机构
天津医科大学医学影像学院
天津医科大学第二附属医院
西交利物浦大学智能工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第9期2909-2916,共8页
基金
京津冀协同创新项目(17YEXTZC00020)。
文摘
针对断层面上血管的多形性和检测过程中出现的采样不均衡的问题,提出一种改进的Libra区域卷积神经网络(R-CNN)的脑动脉狭窄影像学检测算法,用于检测计算机断层扫描血管造影(CTA)图像的颈内动脉和椎动脉狭窄。首先,在目标检测网络LibraR-CNN中以ResNet50为骨干网络,并分别在骨干网络的3、4、5阶段引入可变卷积网络(DCN),通过学习偏移量提取血管在不同断层面的形态特征;然后,将从骨干网络中提取的特征图输入至引入非局部神经网络(Non-localNN)的平衡特征金字塔(BFP)中进行更深度的特征融合;最后,将融合后的特征图输入至级联检测器,并通过提高交并比(IoU)阈值优化最终检测结果。实验结果表明,改进的LibraR-CNN检测算法相比Libra R-CNN算法,在脑动脉CTA数据集中平均准确率(AP)、AP_(50)、AP_(75)和AP_(S)分别提升了4.3、1.3、6.9和4.0个百分点;在公开的结肠息肉CT数据集中,AP、AP_(50)、AP_(75)和AP_(S)分别提升了6.6、3.6、13.0和6.4个百分点。通过在LibraR-CNN的骨干网络中加入DCN、Non-localNN和级联检测器,进一步融合特征从而学习脑动脉血管结构的语义信息,使得狭窄区域检测结果更精确,且改进算法在不同的检测任务中具有泛化能力。
关键词
Libra区域卷积神经网络
可变卷积网络
非局部神经网络
级联检测器
脑动脉狭窄
Keywords
Libra Region-Convolutional
neural
network
(R-C
nn
)
Deformable Convolutional
network
(DCN)
non-local
neural
network
(
non-local
nn
)
cascade detector
cerebral artery stenosis
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可感知网络模型的多尺度特征图像重构研究
舒忠
万行花
赵华菊
吕琼瑶
《印刷与数字媒体技术研究》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
2
改进的Libra区域卷积神经网络的脑动脉狭窄影像学检测算法
刘汉卿
康晓东
张福青
赵秀圆
杨靖怡
王笑天
李梦凡
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
1
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