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TLIR:基于双层迭代细化模型的有限角CT重建
1
作者 李青 王涛 +2 位作者 强彦 张斌 武炜 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第5期839-854,共16页
【目的】有限角度重建是计算机断层扫描(CT)中典型的不适定问题。在实际应用中,受限于固定式扫描目标可供扫描角度有限和患者承受辐射能力等问题,通常无法获得完整的投影数据,通过传统分析迭代方法重建的图像会出现严重的结构失真和倾... 【目的】有限角度重建是计算机断层扫描(CT)中典型的不适定问题。在实际应用中,受限于固定式扫描目标可供扫描角度有限和患者承受辐射能力等问题,通常无法获得完整的投影数据,通过传统分析迭代方法重建的图像会出现严重的结构失真和倾斜伪影。【方法】针对该问题提出了一种双层迭代细化模型(TLIR)来恢复有限角度CT图像中缺失部分的结构细节,从中重建出高质量的CT图像。具体而言,修改去噪扩散概率模型使之适用于条件图像生成以实现图像域恢复问题,模型输出从噪声混叠的有限角CT图像开始,使用在各种噪声水平下训练的残差U-Net迭代细化输出图像。此外,深度模型在推理过程中会损坏采样部分的正弦数据,对此提出了名为DSEM的可学习模块来恢复被深度模型篡改的正弦数据。将两个模块交替执行,形成双层迭代细化模型。训练和推理过程中,双层迭代的结构也使得网络具备更加强大的鲁棒性。【结果】TLIR在90°和120°有限角度采样下都表现出强大的重建性能,在峰值信噪比方面比现有先进方法平均提升了2.0009 dB和2.5 dB,证明了本模型的有效性。 展开更多
关键词 计算机断层扫描(CT) 迭代重建 有限角度CT重建 扩散模型 数据保真约束
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改进RT-DETR的水下生物目标检测算法
2
作者 潘广贞 王轩楷 李子悦 《渔业现代化》 北大核心 2025年第5期107-116,共10页
水下生物目标检测普遍仍采用人工识别的方法,存在智能化水平低的问题。现有的目标检测算法YOLO系列,存在参数量和计算量大、检测精度差等问题。提出了一种基于RT-DETR模型的改进算法。提出DynaShareNet主干网络,共享stem信息架构以提升... 水下生物目标检测普遍仍采用人工识别的方法,存在智能化水平低的问题。现有的目标检测算法YOLO系列,存在参数量和计算量大、检测精度差等问题。提出了一种基于RT-DETR模型的改进算法。提出DynaShareNet主干网络,共享stem信息架构以提升特征融合效率并降低计算负担;引入扩张变换器注意块DTAB,结合全局与局部特征交互以增强复杂水下环境鲁棒性;采用MaSA-RetBlock模块,解决目标模糊和低对比度识别问题;以及引入EMASlideVarifocalLoss用于提升难分类目标处理能力。在URPC2020数据集上的试验结果表明,改进算法显著提升了检测精度,mAP50和mAP50:95分别提高3.3%和3.5%,大幅降低了模型复杂度,参数量和计算量分别下降41.7%和47.7%,检测精度、参数量、计算量显著优于YOLO系列算法,同时在RUOD数据集上验证了其良好的泛化性能。研究表明,该改进算法有效提升了水下目标检测的性能与效率,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 水下目标检测 特征融合 RT-DETR 轻量化网络设计
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SP-CPGCN:用于尘肺病分期的超像素先验因果感知图卷积网络
3
作者 王月莹 纪国华 +5 位作者 冯伟毅 赵涓涓 强彦 马建芬 施熠炜 杨帆 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1873-1879,共7页
针对尘肺病灶微小微薄以及现有深度学习方法受非因果特征影响,导致尘肺分期准确率低的问题,提出基于超像素先验的因果感知图卷积网络(SP-CPGCN)。具体来说,该网络通过对超像素而非整张胸片进行特征提取以学习局部微小特征;充分考虑节点... 针对尘肺病灶微小微薄以及现有深度学习方法受非因果特征影响,导致尘肺分期准确率低的问题,提出基于超像素先验的因果感知图卷积网络(SP-CPGCN)。具体来说,该网络通过对超像素而非整张胸片进行特征提取以学习局部微小特征;充分考虑节点间的空间邻近性和特征相似性构建图网络,设计分层聚合图卷积网络利用不同深度的信息进行信息传递和特征整合。此外,提出基于图卷积网络的自适应因果推断,利用干预损失和稳定性损失相结合的因果干预策略来避免非因果特征的干扰,设计类内一致性损失来平衡个体特异性特征和群体普遍性特征。在临床尘肺病胸片数据集上的验证结果表明,SP-CPGCN的准确率为82.4%,精确率为78.9%,灵敏度为77.3%,特异度为88.6%,AUC为90.3%,均优于其他方法。实验结果表明,SP-CPGCN有效提升了尘肺病分期的准确性和稳定性,为自动化医学诊断提供了可靠的新方法。 展开更多
关键词 图神经网络 因果推断 超像素 胸片 尘肺分期
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肺癌免疫治疗疗效的智能预测:现状、挑战与未来方向
4
作者 杨菀婷 段建雄 +4 位作者 武炜 赵涓涓 强彦 赵慧兰 孔晓梅 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第5期821-838,共18页
【目的】免疫治疗,特别是免疫检查点抑制剂(ICIs),作为一种颇具前景的持续抗肿瘤治疗策略,为肺癌患者带来了新的治疗希望。然而,该疗法高成本、显著的毒副作用以及疗效的个体化差异成为临床实践中的重大挑战。因此,准确预测个体患者对... 【目的】免疫治疗,特别是免疫检查点抑制剂(ICIs),作为一种颇具前景的持续抗肿瘤治疗策略,为肺癌患者带来了新的治疗希望。然而,该疗法高成本、显著的毒副作用以及疗效的个体化差异成为临床实践中的重大挑战。因此,准确预测个体患者对免疫治疗的反应成为当前研究的热点。随着人工智能(AI)技术在医学领域的成功应用,越来越多的研究证据表明,借助AI技术能够更有效地预测免疫治疗的疗效。【结果】本文综述了目前在免疫治疗疗效预测方面的研究进展与实际应用,重点涵盖了基于分子标志物和驱动基因改变的间接预测方法,以及基于临床结果和随访影像数据的直接预测模型。同时,本文还探讨了AI在免疫治疗领域所面临的挑战及未来的研究方向,旨在为疗效预测研究提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 人工智能 免疫检查点抑制剂 生物标志物 非小细胞肺癌 疗效预测
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用于胸片中硬负样本识别的双支分布一致性对比学习模型
5
作者 谢劲 褚苏荣 +3 位作者 强彦 赵涓涓 张华 高勇 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2369-2377,共9页
针对对比学习(CL)方法在医学图像中难以区分相似胸片样本以及难以识别微小病灶的问题,提出一种双支分布一致性对比学习模型(TCL)。首先,利用inpainting和outpainting数据增强策略强化模型对肺部纹理的关注,提高模型对复杂结构的识别能力... 针对对比学习(CL)方法在医学图像中难以区分相似胸片样本以及难以识别微小病灶的问题,提出一种双支分布一致性对比学习模型(TCL)。首先,利用inpainting和outpainting数据增强策略强化模型对肺部纹理的关注,提高模型对复杂结构的识别能力;其次,利用协同学习方法进一步增强模型对肺部微小病灶的敏感性,捕捉不同视角下的病灶信息;最后,利用Student-t分布的重尾特性,对硬负样本进行区分,以约束不同增强视图与样本之间的一致性分布,从而加强硬负样本与其他样本之间的特征关系的学习,并减小硬负样本对模型的影响。在pneumoconiosis、NIH(National Institutes of Health)、Chest X-Ray Images(Pneumonia)和COVID-19(Corona Virus Disease 2019)这4个胸片数据集上的实验结果表明,相较于MoCo v2(Momentum Contrastive learning)模型,TCL模型的准确性分别提高了6.14%、3.08%、0.65%和4.67%,而迁移性能在COVID-19数据集上在标签率为5%、20%和50%时分别提高了4.10%、0.61%和8.41%。此外,通过CAM(Class Activation Mapping)可视化验证了TCL模型能关注重要病理区域,验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 自监督学习 对比学习 医学图像处理 硬负样本 分布一致性
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AWTV和高斯注意力引导的LDCT图像去噪网络
6
作者 李志媛 刘祎 +4 位作者 张鹏程 张丽媛 任时磊 芦婧 桂志国 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期253-263,共11页
低剂量CT(low-dose CT,LDCT)图像的去噪任务是一个高度复杂且不确定的逆问题。现有的基于CNN的方法虽然有效,但提升空间有限且计算成本高。相比之下,将图像先验知识与模型相结合来辅助图像去噪是一种更有效的方法。提出了一种名为AWTV_G... 低剂量CT(low-dose CT,LDCT)图像的去噪任务是一个高度复杂且不确定的逆问题。现有的基于CNN的方法虽然有效,但提升空间有限且计算成本高。相比之下,将图像先验知识与模型相结合来辅助图像去噪是一种更有效的方法。提出了一种名为AWTV_GANet的LDCT图像去噪框架。该框架利用自适应加权总变分(adaptive weighted total variation,AWTV)展开和高斯注意力引导的方法,通过端到端的CNN模型,将噪声优化模型、边缘检测模型和图像重建模型集成在一起。实验证明,AWTV_GANet能够准确地去除伪影噪声,并恢复出更精细的结构细节,与其他方法相比具有优异的性能。 展开更多
关键词 低剂量CT 图像去噪 深度学习 自适应加权总变分
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基于交替学习的知识图谱卷积网络推荐模型
7
作者 程泽会 方兴 +1 位作者 杨剑 张芫 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期812-818,共7页
当前基于知识图谱的推荐系统无法同时将用户、项目特性与知识图谱相结合,针对这一问题提出一种基于交替学习的知识图谱卷积网络推荐模型(KGAL)。该模型包含特征提取和预测推荐两大任务。通过邻域聚合算法提取项目特征;利用交叉特征共享... 当前基于知识图谱的推荐系统无法同时将用户、项目特性与知识图谱相结合,针对这一问题提出一种基于交替学习的知识图谱卷积网络推荐模型(KGAL)。该模型包含特征提取和预测推荐两大任务。通过邻域聚合算法提取项目特征;利用交叉特征共享单元学习两个任务之间的相关性,得到最终的用户特征向量和项目特征向量;通过预测环节计算得出用户与项目的交互概率,完成推荐任务。在3种公开的电影、图书和音乐数据集上与6个常见的基线模型进行对比实验,实验结果表明,相较于其它6个推荐模型,KGAL模型具有良好的推荐性能。 展开更多
关键词 知识图谱 图卷积网络 推荐系统 交替学习 特征提取 预测 聚合
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功率谱密度引导下的时间序列预测模型
8
作者 梁立河 崔锦莹 +3 位作者 张雪松 高妮玲 赵涓涓 强彦 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1087-1095,共9页
为增强时间序列预测模型的高解释性、高稳定性、高准确性,从能量的角度分析,提出一种基于功率谱密度的时间序列预测编解码器模型(PSDformer)。通过引入多粒度能量选择模块、注意力知识引导模块和序列去噪分解模块,能够有效提取并融合序... 为增强时间序列预测模型的高解释性、高稳定性、高准确性,从能量的角度分析,提出一种基于功率谱密度的时间序列预测编解码器模型(PSDformer)。通过引入多粒度能量选择模块、注意力知识引导模块和序列去噪分解模块,能够有效提取并融合序列的长短期特征、实现未来“先验”信息的有效传递和降低异常数据对序列预测的负面影响,提高模型的预测准确性。在3个数据集上进行的实验验证了PSDformer模型的可行性和有效性。 展开更多
关键词 时间序列预测 功率谱密度 编解码器模型 多粒度能量选择 注意力知识引导 序列去噪分解 长短期特征 “先验”信息
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基于多级多特征混合模型的白血病亚型自动分类
9
作者 高铭阳 耿燕 +3 位作者 尉骁 裴博 赵涓涓 强彦 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1880-1886,共7页
白血病作为一种隐蔽性高的癌症,其初期检测难的问题一直以来都是医生们关注的重点。现有的细粒度分类模型缺乏对小样本不平衡数据集的处理能力,导致其在白血病亚型分类上表现不佳。因此为了克服上述问题,进而加快医生诊断速度,缩短治疗... 白血病作为一种隐蔽性高的癌症,其初期检测难的问题一直以来都是医生们关注的重点。现有的细粒度分类模型缺乏对小样本不平衡数据集的处理能力,导致其在白血病亚型分类上表现不佳。因此为了克服上述问题,进而加快医生诊断速度,缩短治疗时间,提出了一种适用于小样本数据集的多级多特征混合模型MSMFHM来实现白血病亚型的自动分类。该模型首先通过多尺度特征提取框架,利用缩放操作配合CNN backbone提取图像的多级结构特征,接着通过多尺度融合模块,利用注意力操作融合多级结构特征并从中抽取细粒度特征,充分发挥了CNN归纳偏差的健壮性与Transformer复杂的全局建模能力。最后为了增强模型的健壮性,克服小样本带来的过拟合缺陷,模型利用多特征混合模块将纹理特征与细粒度特征进行联合提取后再进行分类。收集了7156张白血病细胞图像的数据集和其他相关公开数据集来评估新方法。该模型分类准确度在私有和公开数据集上分别达到93.03%和99.42%,分类性能优于其他先进模型。该方法能够准确区分急性白血病亚型细胞,可作为白血病计算机辅助诊断的有效设计思路之一。 展开更多
关键词 白血病 医学图像处理 多尺度特征融合 TRANSFORMER
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硬件有限环境中低资源文本分类新策略
10
作者 尹照煜 宋文爱 刘宏昊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期56-62,共7页
针对在硬件资源有限的情况下,难以有效提升低资源分类任务性能这一难题,提出使用基于新一代大型语言模型Claude3 Haiku的数据增强,并设计了一种更小更快的文本分类模型EQSBERT。首先基于Claude3 Haiku,使用分布式比例增强法和动态均衡... 针对在硬件资源有限的情况下,难以有效提升低资源分类任务性能这一难题,提出使用基于新一代大型语言模型Claude3 Haiku的数据增强,并设计了一种更小更快的文本分类模型EQSBERT。首先基于Claude3 Haiku,使用分布式比例增强法和动态均衡过采样增强法来增强低资源文本分类任务数据集。通过二次自蒸馏、多目标知识蒸馏、多维剪枝,提出一种更小更快的BERT系列文本分类模型EQSBERT,采用EQSBERT对增强后的数据集进行分类。结果表明:Claude3 Haiku具有较好的性能,且成本效益高于GPT-4;EQSBERT在参数大幅减少的情况下也能维持其高性能,显著降低了运行成本。两者结合搭配使用,可以有效解决在硬件条件有限的情况下低资源分类任务方面的问题。该方案为资源受限情况下的自然语言处理任务提供了新的解决策略,在自动化数据标注、社交媒体监控以及内容审核系统应用方面有巨大潜力。 展开更多
关键词 自然语言处理 低资源文本分类 大型语言模型Claude3 Haiku 数据增强 GPT-4 多目标知识蒸馏
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基于N-gram频率和1D-CAN-DAT的网络入侵检测模型
11
作者 郑淳戈 安洋 +1 位作者 赵利辉 孟迪 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第9期54-64,共11页
为解决网络入侵检测中信息利用不充分、特征维度不完整的问题,提出一种基于N-gram频率和1DCAN-DAT的网络入侵检测模型。该模型通过1D-CAN分别提取流量包头和有效载荷特征,创新性地使用N-gram频率表示有效载荷上下文信息。引入1D-DAT构... 为解决网络入侵检测中信息利用不充分、特征维度不完整的问题,提出一种基于N-gram频率和1DCAN-DAT的网络入侵检测模型。该模型通过1D-CAN分别提取流量包头和有效载荷特征,创新性地使用N-gram频率表示有效载荷上下文信息。引入1D-DAT构建关联特征,并提取深层次会话特征。实验结果表明,不同攻击类型的加权检测准确率达到了97.68%,同部分现有研究相比有所提升。 展开更多
关键词 入侵检测 N-gram频率 CNN 可变形注意力机制 时间感知 Transformer
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含能材料性能测试3D虚拟仿真实验系统开发
12
作者 蔡兴旺 杨继华 +1 位作者 李宸欣 裴耀强 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第1期209-214,共6页
为解决含能材料性能测试实验存在的高危险性、高成本、难管理、无法批量实验等问题,设计出一套3D虚拟仿真实验系统方案。采用3ds max软件对实验设备进行几何建模,介绍了建模方法和模型优化技巧。以Unity3D为引擎,仿真实验中采用交互技术... 为解决含能材料性能测试实验存在的高危险性、高成本、难管理、无法批量实验等问题,设计出一套3D虚拟仿真实验系统方案。采用3ds max软件对实验设备进行几何建模,介绍了建模方法和模型优化技巧。以Unity3D为引擎,仿真实验中采用交互技术,包括相机交互、鼠标交互、动画交互、音视频交互、交互同步技术等;软件界面设计、特效设计(粒子特效和物理特效)、灯光和相机设计的技巧和方法,完成对含能材料性能测试虚拟仿真实验系统的开发。既满足了高校相关专业的课程教学需求,又能为其他虚拟现实系统的开发提供借鉴。 展开更多
关键词 含能材料 虚拟现实 虚拟仿真 实验教学
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机械臂辅助光学相干层析成像系统的标定与探头位姿优化
13
作者 吴传超 张治祥 +2 位作者 苏宏锦 张佳莹 薛鹏 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第5期1371-1380,共10页
针对传统手持扫描过程中机械臂辅助光学相干层析成像(Optical coherence tomography,OCT)探头难以对准目标、探头姿态不准确以及操作人员手部震颤等问题,进行了OCT探头高精度定位及灵活姿态调整,以满足手术动态成像需求的研究。为了提... 针对传统手持扫描过程中机械臂辅助光学相干层析成像(Optical coherence tomography,OCT)探头难以对准目标、探头姿态不准确以及操作人员手部震颤等问题,进行了OCT探头高精度定位及灵活姿态调整,以满足手术动态成像需求的研究。为了提高定位精度实现姿态调整,提出了一种系统校准和OCT探头位姿优化方法,以确保探头处于最佳成像位姿。首先,采用相应的像素域到空间域的转换系数和Tsai-Lenz方法对系统进行标定;然后,通过图像处理完成OCT探头的位姿优化。采用拉普拉斯随机游走算法获取皮肤仿体表面轮廓,计算皮肤仿体的表面法向量p;同时,利用深度学习的卷积神经网络对血管仿体的轮廓进行分割,利用分割结果得到血管仿体的径矢量b。由两个矢量决定探头的姿态,其中Vp和Ve分别为平行于光轴和扫描方向的单位矢量。当OCT探头处于最佳成像位姿时,Vp应平行于p,Ve应平行于b。利用机械臂辅助OCT成像系统对血管和皮肤仿体进行成像,20次重复实验结果表明,探头在X-Y平面的定位误差为±0.21 mm,在Z方向的定位误差为±0.33 mm,具有多自由度、成像过程精度高及稳定性好等优点,可辅助医生对血管状态进行定量评估。 展开更多
关键词 系统校正 位姿优化 光学相干层析成像 机械臂
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基于平台支撑流程驱动的军用软件测试过程实施 被引量：2
14
作者 赵严 宋文爱 +2 位作者 张日飞 张紫芫 张静 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第8期155-161,共7页
为了解决在军用软件测试过程中各项活动的生命周期过度依赖人工驱动的问题,在相关的国/军标指导下,基于军用软件测试和项目管理相关技术和理论,设计了一种基于平台支撑流程驱动的军用软件测试过程实施模型。该模型有利于在平台支撑下军... 为了解决在军用软件测试过程中各项活动的生命周期过度依赖人工驱动的问题,在相关的国/军标指导下,基于军用软件测试和项目管理相关技术和理论,设计了一种基于平台支撑流程驱动的军用软件测试过程实施模型。该模型有利于在平台支撑下军用软件测试过程的自动化实施,可以提高测试效率和降低测试成本,提升军用软件测评实验室的管理能力,在军民融合的大背景下提高军费使用效率。 展开更多
关键词 流程驱动 军用软件测试 项目管理 闭环控制
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基于噪声鲁棒学习的胸部X射线尘肺鉴别方法 被引量：1
15
作者 崔锦莹 梁立河 +5 位作者 任雪婷 强彦 赵涓涓 孔晓梅 尉骁 张华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期350-359,共10页
在医学图像噪声标注数据的训练中,目前常用的方法是根据训练损失对噪声标签数据集进行划分,以过滤掉噪声标签样本。然而,这种方法面临两个需要解决的问题,即如何在筛选出噪声样本的同时尽可能地保留与其损失分布相似的困难样本,以及如... 在医学图像噪声标注数据的训练中,目前常用的方法是根据训练损失对噪声标签数据集进行划分,以过滤掉噪声标签样本。然而,这种方法面临两个需要解决的问题,即如何在筛选出噪声样本的同时尽可能地保留与其损失分布相似的困难样本,以及如何提高样本利用率,挖掘隐藏在噪声样本中的有用信息以减轻模型过拟合的问题。为了解决上述问题,提出一种由样本分布引导的噪声鲁棒学习策略(SGRL),包括样本划分与半监督对比分类。为了更可靠地区分信息量大的困难样本与有害噪声样本,介绍一种噪声滤波器样本选择方法。此外,提出了一种增强匹配对比网络,使用所有样本进行训练,从而得到一个具有噪声鲁棒性的分类模型。在此基础上,利用对比学习作为补充,进一步对抗对噪声标签的记忆,提高筛查准确率。实验结果表明,该方法在5%、10%、20%和40%噪声比的尘肺胸片数据集上均取得了显著的性能提升。与现有的先进方法相比,该方法的筛查准确率分别平均提升了5.88、7.05、7.59和6.19个百分点,验证了改进方法的有效性。 展开更多
关键词 噪声标签 尘肺筛查 困难样本感知 弱监督学习 医学图像分类
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固定翼UAV路径跟踪的全局稳定积分滑模S面控制 被引量：2
16
作者 陈鹏云 张国兵 +2 位作者 李佳成 关通 石上瑶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期353-360,共8页
针对固定翼无人机的三维路径跟踪控制问题,设计了一种基于全局稳定积分滑模S面模型的内外环控制器。控制器外环采用全局稳定积分滑模控制,内环采用S面控制。设计控制器外环的全局稳定积分滑模控制律,并采用Lyapunov理论证明所设计控制... 针对固定翼无人机的三维路径跟踪控制问题,设计了一种基于全局稳定积分滑模S面模型的内外环控制器。控制器外环采用全局稳定积分滑模控制,内环采用S面控制。设计控制器外环的全局稳定积分滑模控制律,并采用Lyapunov理论证明所设计控制律的稳定性。对内环的指令信号设计S面控制器,考虑到S面控制器中求导的复杂性,引入二阶微分器,解决内环中导数存在积分爆炸的问题。半物理仿真试验结果表明,提出的控制器能精确跟踪期望路径,具有良好的控制性能和抗干扰性能。 展开更多
关键词 无人机 全局稳定 路径跟踪 运动控制 滑模控制 S面控制
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一种轻量化伪装单兵目标检测算法 被引量：1
17
作者 张麟华 李腾 +1 位作者 赵爽 富丽贞 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第11期24-33,共10页
针对已有模型参数量较大、推理速度较慢的问题,提出了一种轻量化伪装单兵目标检测算法。其骨干部分以HGNetv2为基础,采用SRepVGG模块进行多尺度特征融合,在耦合检测头中组合使用了部分卷积和1×1卷积。提出的深度学习网络与基准模型... 针对已有模型参数量较大、推理速度较慢的问题,提出了一种轻量化伪装单兵目标检测算法。其骨干部分以HGNetv2为基础,采用SRepVGG模块进行多尺度特征融合,在耦合检测头中组合使用了部分卷积和1×1卷积。提出的深度学习网络与基准模型YOLOv8对比,在保证检测精度的同时,参数量减少了35.4%,推理速度提升了18.9%,更适合在算力资源受限的边缘计算设备上运行。 展开更多
关键词 轻量化 伪装 目标检测 边缘计算 骨干网络 特征融合
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改进U-Net的多级边缘增强医学图像分割网络 被引量：7
18
作者 胡帅 李华玲 郝德琛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期286-293,共8页
医学图像分割精度对医师临床诊疗起到关键作用,但由于医学图像的复杂性以及目标区域的多样性,造成现有医学图像分割方法存在边缘区域分割不完整和上下文特征信息利用不充分的问题。为此,提出一种改进U-Net的多级边缘增强(MEE)医学图像... 医学图像分割精度对医师临床诊疗起到关键作用,但由于医学图像的复杂性以及目标区域的多样性,造成现有医学图像分割方法存在边缘区域分割不完整和上下文特征信息利用不充分的问题。为此,提出一种改进U-Net的多级边缘增强(MEE)医学图像分割网络(MDU-Net)模型。首先,在编码器结构中加入提取双层低级特征信息的MEE模块,通过不同扩张率的扩张卷积块获取特征层中丰富的边缘信息。其次,在跳跃连接中嵌入融合相邻层特征信息的细节特征关联(DFA)模块,以获取深层次和多尺度的上下文特征信息。最后,在解码器结构对应特征层中聚合不同模块所提取的特征信息,通过上采样操作得到最终的分割结果。在2个公开数据集上的实验结果表明,与用于医学图像分割的Transformers强编码器(TransUNet)等模型相比,MDU-Net模型能够高效使用医学图像中不同特征层的特征信息,并在边缘区域取得了更好的分割效果。 展开更多
关键词 医学图像分割 多级边缘增强模块 注意力模块 多尺度特征 深度学习
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基于“凸节”结构的超声温度传感器设计
19
作者 杨小梅 梁海坚 +3 位作者 魏艳龙 王高 张凯惠 贾志泰 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期824-831,共8页
温度参数是航空发动机在燃烧稳定性试验中的重要参数,基于单晶氧化物的超声测温相对于其他测温方法具有范围广、稳定性好的优点。首先,分析并设计传感器参数,通过COMSOL有限元仿真模拟“凸节”结构在不同直径及曲率下声波的传输及传感... 温度参数是航空发动机在燃烧稳定性试验中的重要参数,基于单晶氧化物的超声测温相对于其他测温方法具有范围广、稳定性好的优点。首先,分析并设计传感器参数,通过COMSOL有限元仿真模拟“凸节”结构在不同直径及曲率下声波的传输及传感器工作状态,其结果表明“凸节”模型具有良好的声速-温度特性;然后,采用激光加热基座法生长新型“凸节”结构的蓝宝石声波导杆,制作与仿真参数一致的超声温度传感器并搭建测温系统,在工作温度1 600℃的高温炉完成传感器静态标定,其测试结果验证传感器可在1 600℃高温环境连续工作5 h,重复性达95.43%,单位灵敏度为12.57~35.72 ns·(℃·m)^(-1)。与激光刻蚀“凹槽”结构相比,这种“凸节”结构表现出卓越的结构稳定性和抗氧化性,更能满足高温测试需求,为解决高温环境监测和新型材料的结构研究提供了新方法。 展开更多
关键词 蓝宝石波导 超声测温 "凸节"结构 有限元仿真
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基于特征差异的多尺度特征融合去雾网络研究
20
作者 刘彦红 杨秋翔 胡帅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期247-257,共11页
雾霾是大气污染物在逆温等气象条件下聚集和累积而形成的混浊物质,其可见性十分有限。图像去雾技术能够消除由雾霾导致的模糊、低对比度等问题,提高图像的清晰度和可见性,但也存在图像细节信息丢失等问题。为此,提出一种基于特征差异的... 雾霾是大气污染物在逆温等气象条件下聚集和累积而形成的混浊物质,其可见性十分有限。图像去雾技术能够消除由雾霾导致的模糊、低对比度等问题,提高图像的清晰度和可见性,但也存在图像细节信息丢失等问题。为此,提出一种基于特征差异的多尺度特征融合去雾(FD-CA dehaze)网络。对FFA-Net的基本块结构进行改进,分别从特征差异维度、坐标维度和通道维度提取中间特征信息。提出有效坐标注意力(ECA)模块,将全局池化、最大池化与坐标位置信息相结合,用于减轻特征融合过程中的位置信息丢失问题;将通道注意力与ECA模块相结合,构建双注意力(D-CA)模型,更好地利用空间信息和通道信息,进一步提升模型在图像去雾任务中的表现。在此基础上,改进损失函数,将L1损失与感知损失相结合。在综合目标测试集(SOTS)和混合主观测试集(HSTS)中进行实验,结果表明,FD-CA dehaze网络在峰值信噪比、结构相似度2个指标上分别达到37.93 d B和0.9905,相较于FFA-Net、GridDehazeNet等经典去雾网络,FD-CA dehaze的去雾效果得到明显提升。 展开更多
关键词 图像去雾 特征融合 特征差异 坐标注意力 通道注意力
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