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肿瘤类疾病的过度与错误医疗检查控制机制与模型的研究
被引量：
2
1
作者
朱诗生
汪昕蓉
+1 位作者
毛礼厅
柳学国
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第5期1428-1432,共5页
针对当前肿瘤类疾病诊治过程中存在的错误与过度医疗问题,本研究基于医疗大数据提取出相似病案专家处方中的影像信息,利用机器学习分类模型提出了发现错误与过度诊治的检查控制机制与解决方案。该方案依托医院长期积累的各类肿瘤疾病病...
针对当前肿瘤类疾病诊治过程中存在的错误与过度医疗问题,本研究基于医疗大数据提取出相似病案专家处方中的影像信息,利用机器学习分类模型提出了发现错误与过度诊治的检查控制机制与解决方案。该方案依托医院长期积累的各类肿瘤疾病病历中的CT、MRI图像,以每次诊疗过程中的实际肿瘤类型为依据,从医疗数据库中选择对应类型的影像数据进行特征提取、特征选择、模型构建,得到该类型肿瘤的预测分类器,预测当前病例的良恶性;并通过跟医生诊断结果的对比判断诊疗过程中是否存在过度与错误医疗问题。其核心是提高不依赖人工判别方法的判别正确率来降低肿瘤类疾病的错诊可能性,通过实验证明结合了Spearman去冗余方法的SVM_RFE降维,与传统的SVM_RFE方法相比,在肺结节良恶性分类问题的SVM模型中表现更佳,同时也优于传统的radiomics方法。该方案能及时发现错误与过度医疗问题并提出预警,发挥监督提醒的作用,在实现预防和避免诊治错误的同时减少对人工鉴别的依赖,为错误医疗问题及减轻患者负担提供一种新的解决途径。
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关键词
错误医疗
机器学习
Spearman
svm
_RFE
svm分类模型
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职称材料
管道焊缝数字图像缺陷自动识别技术
被引量：
25
2
作者
董绍华
孙玄
+1 位作者
谢书懿
王明锋
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期113-117,共5页
管道焊缝数字图像是管道焊缝可靠性管理的重要依据,但对其进行人工判别的误判率较高。为了提高对管道焊缝数字图像缺陷的识别准确度,采用多项边缘检测、检测通道与阈值分割等方法,对管道焊缝图像中存在的缺陷进行图像处理,构造了焊缝数...
管道焊缝数字图像是管道焊缝可靠性管理的重要依据,但对其进行人工判别的误判率较高。为了提高对管道焊缝数字图像缺陷的识别准确度,采用多项边缘检测、检测通道与阈值分割等方法,对管道焊缝图像中存在的缺陷进行图像处理,构造了焊缝数字图像缺陷特征库,包含灰度差、等效面积、圆形度、熵、相关度等参数,建立了多分类器构造(SVM)模型,实现了对管道焊缝数字图像缺陷的分类评价,最终开发出管道焊缝数字图像缺陷自动识别软件,并进行了现场验证分析。研究结果表明:(1)图像处理后在没有噪声的情况下,Canny等算法都可以得到很好的边缘检测结果,在有噪声的情况下,检测结果出现伪边缘,选用自动选取阈值方法进行图像边缘检测,能够取得合理的阈值;(2)所建立的焊缝数字图像缺陷特征数据库包含形状特征和纹理特征、图像长度像素等14项参数;(3)通过所建立的SVM分类模型,可以分类获取缺陷形状特征,找出裂纹、夹渣、气孔、未焊透、未熔合和条形等缺陷特征。现场应用结果表明:(1)该缺陷自动识别技术适用于对各类管道焊缝缺陷质量的识别判定;(2)其识别准确率超过90%;(3)该技术实现了对管道焊缝数字图像缺陷的自动识别和自动化评价。结论认为,该研究成果有助于确保管道的安全运行。
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关键词
管道焊缝
射线底片
数字图像
缺陷库
svm分类模型
缺陷识别
自动识别
软件开发
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职称材料
利用局部稀疏不变特征的遥感影像检索
被引量：
1
3
作者
胡屹群
周绍光
+1 位作者
岳顺
刘晓晴
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2018年第2期38-44,共7页
为了增强遥感影像局部特征的表征能力并充分利用过完备字典的稀疏分解,提出了基于稀疏表示特征构建视觉词典的遥感影像检索新方法。首先,提取遥感训练影像库的局部不变特征,对大量的局部特征训练过完备字典并将在该字典更新下获取的稀...
为了增强遥感影像局部特征的表征能力并充分利用过完备字典的稀疏分解,提出了基于稀疏表示特征构建视觉词典的遥感影像检索新方法。首先,提取遥感训练影像库的局部不变特征,对大量的局部特征训练过完备字典并将在该字典更新下获取的稀疏表示作为图像的特征描述;然后,对稀疏表示特征构建视觉词典,并进行空间金字塔匹配,获取稀疏直方图特征;最后,使用稀疏特征训练SVM分类模型,通过分类模型输出与查询影像属于一个类别的影像,在该类别的影像集中进行相似度匹配,返回与查询影像最为相似的图像,实现检索。实验结果表明,新方法提取的特征不仅具备局部不变特征的鲁棒性,还提供了必要的语义信息,在影像检索领域具有较强的实用性和适用性。
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关键词
局部不变特征
过完备字典
稀疏表示
svm分类模型
影像检索
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职称材料
题名
肿瘤类疾病的过度与错误医疗检查控制机制与模型的研究
被引量：
2
1
作者
朱诗生
汪昕蓉
毛礼厅
柳学国
机构
汕头大学计算机系
中山大学附属第五医院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第5期1428-1432,共5页
基金
广东省科技计划资助项目(20140401)
文摘
针对当前肿瘤类疾病诊治过程中存在的错误与过度医疗问题,本研究基于医疗大数据提取出相似病案专家处方中的影像信息,利用机器学习分类模型提出了发现错误与过度诊治的检查控制机制与解决方案。该方案依托医院长期积累的各类肿瘤疾病病历中的CT、MRI图像,以每次诊疗过程中的实际肿瘤类型为依据,从医疗数据库中选择对应类型的影像数据进行特征提取、特征选择、模型构建,得到该类型肿瘤的预测分类器,预测当前病例的良恶性;并通过跟医生诊断结果的对比判断诊疗过程中是否存在过度与错误医疗问题。其核心是提高不依赖人工判别方法的判别正确率来降低肿瘤类疾病的错诊可能性,通过实验证明结合了Spearman去冗余方法的SVM_RFE降维,与传统的SVM_RFE方法相比,在肺结节良恶性分类问题的SVM模型中表现更佳,同时也优于传统的radiomics方法。该方案能及时发现错误与过度医疗问题并提出预警,发挥监督提醒的作用,在实现预防和避免诊治错误的同时减少对人工鉴别的依赖,为错误医疗问题及减轻患者负担提供一种新的解决途径。
关键词
错误医疗
机器学习
Spearman
svm
_RFE
svm分类模型
Keywords
error treatment
machine learning
Spearman
svm
_RFE
svm
classifier model
分类号
TP391 [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
管道焊缝数字图像缺陷自动识别技术
被引量：
25
2
作者
董绍华
孙玄
谢书懿
王明锋
机构
中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
中国石油大学(北京)克拉玛依校区
中国石油新疆油田公司呼图壁储气库作业区
出处
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期113-117,共5页
基金
国家重点研发计划项目"国家石油及天然气储备库安全保障技术与装备研发"(编号:2017YFC0805800)
国家自然科学基金项目"X80管线钢氢损伤失效行为与完整性评价模型研究"(编号:51874322)
文摘
管道焊缝数字图像是管道焊缝可靠性管理的重要依据,但对其进行人工判别的误判率较高。为了提高对管道焊缝数字图像缺陷的识别准确度,采用多项边缘检测、检测通道与阈值分割等方法,对管道焊缝图像中存在的缺陷进行图像处理,构造了焊缝数字图像缺陷特征库,包含灰度差、等效面积、圆形度、熵、相关度等参数,建立了多分类器构造(SVM)模型,实现了对管道焊缝数字图像缺陷的分类评价,最终开发出管道焊缝数字图像缺陷自动识别软件,并进行了现场验证分析。研究结果表明:(1)图像处理后在没有噪声的情况下,Canny等算法都可以得到很好的边缘检测结果,在有噪声的情况下,检测结果出现伪边缘,选用自动选取阈值方法进行图像边缘检测,能够取得合理的阈值;(2)所建立的焊缝数字图像缺陷特征数据库包含形状特征和纹理特征、图像长度像素等14项参数;(3)通过所建立的SVM分类模型,可以分类获取缺陷形状特征,找出裂纹、夹渣、气孔、未焊透、未熔合和条形等缺陷特征。现场应用结果表明:(1)该缺陷自动识别技术适用于对各类管道焊缝缺陷质量的识别判定;(2)其识别准确率超过90%;(3)该技术实现了对管道焊缝数字图像缺陷的自动识别和自动化评价。结论认为,该研究成果有助于确保管道的安全运行。
关键词
管道焊缝
射线底片
数字图像
缺陷库
svm分类模型
缺陷识别
自动识别
软件开发
Keywords
Pipeline weld
Ray film
Digital image
Defect database
svm
classification model
Defect identification
Automatic identification
Software development
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
利用局部稀疏不变特征的遥感影像检索
被引量：
1
3
作者
胡屹群
周绍光
岳顺
刘晓晴
机构
河海大学地球科学与工程学院
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2018年第2期38-44,共7页
基金
国家自然科学基金项目"高分辨率遥感影像中城市道路网的提取方法研究"(编号:41271420/D010702)资助
文摘
为了增强遥感影像局部特征的表征能力并充分利用过完备字典的稀疏分解,提出了基于稀疏表示特征构建视觉词典的遥感影像检索新方法。首先,提取遥感训练影像库的局部不变特征,对大量的局部特征训练过完备字典并将在该字典更新下获取的稀疏表示作为图像的特征描述;然后,对稀疏表示特征构建视觉词典,并进行空间金字塔匹配,获取稀疏直方图特征;最后,使用稀疏特征训练SVM分类模型,通过分类模型输出与查询影像属于一个类别的影像,在该类别的影像集中进行相似度匹配,返回与查询影像最为相似的图像,实现检索。实验结果表明,新方法提取的特征不仅具备局部不变特征的鲁棒性,还提供了必要的语义信息,在影像检索领域具有较强的实用性和适用性。
关键词
局部不变特征
过完备字典
稀疏表示
svm分类模型
影像检索
Keywords
local invariant features
over- complete dictionary
sparse representation
svm
classification model
image retrieval
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
肿瘤类疾病的过度与错误医疗检查控制机制与模型的研究
朱诗生
汪昕蓉
毛礼厅
柳学国
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
管道焊缝数字图像缺陷自动识别技术
董绍华
孙玄
谢书懿
王明锋
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
25
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
利用局部稀疏不变特征的遥感影像检索
胡屹群
周绍光
岳顺
刘晓晴
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2018
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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