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基于卷积神经网络的语义分割技术及其在脑神经影像应用中的研究进展 被引量:3
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作者 林岚 吴玉超 +1 位作者 王婧璇 吴水才 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期85-92,共8页
为了提高各类神经疾病诊断中对感兴趣区的分割准确度,推动基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的语义分割的进一步应用,综述了基于CNN的语义分割方法在多种神经影像研究中的应用.首先,回顾了当前CNN体系结构以及基于CN... 为了提高各类神经疾病诊断中对感兴趣区的分割准确度,推动基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的语义分割的进一步应用,综述了基于CNN的语义分割方法在多种神经影像研究中的应用.首先,回顾了当前CNN体系结构以及基于CNN语义分割的多种经典模型及其架构变化.然后,对基于CNN的语义分割方法在脑神经影像领域的应用进行了深入的介绍.最后,对该方法在神经影像处理领域的未来发展方向和面临的挑战进行了展望. 展开更多
关键词 神经疾病 感兴趣区 卷积神经网络 语义分割 神经网络架构 神经影像
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超声散射子有效声浓度成像检测微波消融凝固区 被引量:2
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作者 吴水才 宋爽 +2 位作者 吴薇薇 王月 周著黄 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1385-1392,共8页
为定量监测微波消融,提出一种基于超声散射子有效声浓度成像的微波消融凝固区检测方法.利用超声背散射信号功率谱估算散射子有效声浓度.采集15例离体猪肝微波消融超声背散射信号(5例加热功率P=50 W,加热时间t=120 s;10例P=80 W,t=60 s)... 为定量监测微波消融,提出一种基于超声散射子有效声浓度成像的微波消融凝固区检测方法.利用超声背散射信号功率谱估算散射子有效声浓度.采集15例离体猪肝微波消融超声背散射信号(5例加热功率P=50 W,加热时间t=120 s;10例P=80 W,t=60 s),进行有效声浓度成像,设定阈值thr=110并结合多项式拟合技术对凝固区进行定量检测.以微波消融结束后猪肝组织剖面中实际凝固区为金标准,验证凝固区检测精度.有效声浓度成像检测微波消融凝固区的精度分别为91.44%(P=50 W,t=120 s)、85.01%(P=80 W,t=60 s),总平均精度为87.15%.结果表明,超声散射子有效声浓度成像能有效检测离体猪肝微波消融凝固区. 展开更多
关键词 微波消融 超声背散射信号 有效声浓度 超声成像 定量检测 超声组织定征 定量超声
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用于构建脑磁图网络的信号提取方法 被引量:1
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作者 杨春兰 吴文晓 +1 位作者 吴水才 任洁钏 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期795-802,共8页
构建脑磁图功能网络时,一般选取各脑区功率最强的源信号代表其神经活动,这将造成信息损失.针对此问题,提出了2种改进方案:基于叠加平均的方法和基于聚类的方法.为了验证上述方案,选取了51例被试任务状态下的脑磁数据,对其各频段利用最... 构建脑磁图功能网络时,一般选取各脑区功率最强的源信号代表其神经活动,这将造成信息损失.针对此问题,提出了2种改进方案:基于叠加平均的方法和基于聚类的方法.为了验证上述方案,选取了51例被试任务状态下的脑磁数据,对其各频段利用最大功率、叠加平均、聚类3种方法进行信号提取,然后对以其构建的脑功能网络进行k均值聚类分析,此外,对以上3种方法构建的脑网络特征进行分析比较.结果表明:叠加平均方法的准确率最高、最大功率次之,聚类方法准确率最低;脑网络特征分析结果发现基于叠加平均和最大功率方法构建的大脑网络具有较强的小世界属性,而使用聚类方法构建的大脑网络其小世界属性较弱.基于本研究初步得出结论,采用叠加平均和最大功率信号提取方法构建脑磁图脑网络具有可行性. 展开更多
关键词 脑磁图(MEG) 源重建 信号提取 脑功能网络 网络特征 小世界属性
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时间反转超声成像检测乳腺微钙化的仿真 被引量:1
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作者 吴水才 欧阳亚丽 +1 位作者 吴薇薇 周著黄 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1056-1067,共12页
为了研究时间反转超声成像对乳腺微钙化检测的有效性,通过FieldⅡ超声仿真软件,分析相关参数设置对时间反转超声成像分辨率的影响,设置点散射子模拟乳腺微钙化,对比研究理想条件及不同噪声条件下时间反转超声成像算法对乳腺微钙化检测... 为了研究时间反转超声成像对乳腺微钙化检测的有效性,通过FieldⅡ超声仿真软件,分析相关参数设置对时间反转超声成像分辨率的影响,设置点散射子模拟乳腺微钙化,对比研究理想条件及不同噪声条件下时间反转超声成像算法对乳腺微钙化检测的有效性.无论是理想条件下或是不同噪声条件下,时间反转超声成像均能突破传统B超成像分辨率极限,能够分辨出距离较近的点散射子,有效抑制噪声,而传统B超成像则对噪声较为敏感.时间反转超声成像可提高传统B超成像检测乳腺微钙化点的成像分辨率和抗噪能力.其中,时间反转多信号分类(time reversal with multiple signal classification,TR-MUSIC)成像能准确定位点散射子,但纵向分辨率低;相位相干时间反转多信号分类(phase-coherent with multiple signal classification,PC-MUSIC)提高了TR-MUSIC的纵向分辨率,但不能准确定位,需进行相位补偿. 展开更多
关键词 乳腺癌 微钙化 时间反转 超声成像 多信号分类算法 超分辨率
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