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结合拓扑纹理图像局部不变特征的医学影像光流场配准 被引量：1
1
作者 于文勇 康晓东 +3 位作者 葛文杰 郭宏 王昊 耿佳佳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第A01期206-210,共5页
医学影像图像是一类拓扑纹理图像。在临床诊断和治疗中,常需要将不同模态的医学影像图像配准。为此提出一种结合拓扑纹理图像不变特征的医学影像光流场配准的方法。首先,以尺度不变特征变换(SIFT)描述子对待配准图像做局部特征描述,同时... 医学影像图像是一类拓扑纹理图像。在临床诊断和治疗中,常需要将不同模态的医学影像图像配准。为此提出一种结合拓扑纹理图像不变特征的医学影像光流场配准的方法。首先,以尺度不变特征变换(SIFT)描述子对待配准图像做局部特征描述,同时,以一致性提纯法对图像局部特征匹配对提纯;其次,以图像局部不变特征为参考,对图像进行基于光流场模型的弹性图像配准,同时,对配准模型予以单元分解,以避免图像局部拓扑纹理特征因被光滑而模糊配准的结果。仿真实验结果表明,新方法具有较好的医学影像图像配准效果。 展开更多
关键词 图像配准 局部特征 尺度不变特征转换 特征提取 光流场模型
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基于稳健特征统计的医学影像分割算法 被引量：1
2
作者 刘玲玲 康晓东 +1 位作者 王昊 耿佳佳 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期257-260,共4页
提出一种基于稳健特征统计的医学影像分割算法。由用户提供标记的种子点,通过稳健统计量描述种子点及其周围点对象的特征,使得分割的边缘更光滑,且对噪声不敏感,对边缘进行轮廓演变,基于稀疏场方法完成曲线演化,找到理想边界。实验结果... 提出一种基于稳健特征统计的医学影像分割算法。由用户提供标记的种子点,通过稳健统计量描述种子点及其周围点对象的特征,使得分割的边缘更光滑,且对噪声不敏感,对边缘进行轮廓演变,基于稀疏场方法完成曲线演化,找到理想边界。实验结果表明,在MR腹部肝脏分割中,该算法5种评价指标的最终得分为73分,高于区域增长算法和快速水平集算法,肝脏分割时间为123 s,能较好地分割MR和CT图像中的器官和肿瘤。 展开更多
关键词 图像分割 稳健特征统计 特征向量 稀疏场方法 水平集 曲线演化
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异构多媒体医学影像信息共享 被引量：1
3
作者 康晓东 《中国医学影像技术》 CSCD 2001年第7期699-700,共2页
关键词 信息异构 信息共享 医学影像信息
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基于小波分解和Markov场的CT/MRI医学影像分割
4
作者 王昊 康晓东 +3 位作者 刘玲玲 郭宏 郭军 耿佳佳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第A02期140-142,共3页
提出了一种基于小波分解和Markov随机场的医学影像图像分割算法。该算法利用小波金字塔分解得到的多尺度分布较好的提取出图像的边缘轮廓信息,通过分层Markov建模,并借助最大后验概率准则克服了其边缘定位不准及非平稳性困难的缺点。实... 提出了一种基于小波分解和Markov随机场的医学影像图像分割算法。该算法利用小波金字塔分解得到的多尺度分布较好的提取出图像的边缘轮廓信息,通过分层Markov建模,并借助最大后验概率准则克服了其边缘定位不准及非平稳性困难的缺点。实验结果表明,该算法有效地提高了图像分割的质量。 展开更多
关键词 图像分割 小波金字塔分解 Markov场 期望最大化算法
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联合Gabor和分形的医学影像图像局部特征描述
5
作者 耿佳佳 康晓东 +2 位作者 王昊 刘玲玲 郭军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第S3期381-383,共3页
提出一种联合Gabor小波和分形的医学影像肿瘤外轮廓局部结构特征描述方法。该方法基于Meyer卡通-纹理图像分解模型,利用Gabor尺度空间核函数进行局部尺度描述,以相邻尺度曲率间特征差异度量尺度,通过轮廓局部分形维提取结构不规则特征... 提出一种联合Gabor小波和分形的医学影像肿瘤外轮廓局部结构特征描述方法。该方法基于Meyer卡通-纹理图像分解模型,利用Gabor尺度空间核函数进行局部尺度描述,以相邻尺度曲率间特征差异度量尺度,通过轮廓局部分形维提取结构不规则特征。该方法可使对医学影像肿瘤外轮廓的描述更具诊断意义。 展开更多
关键词 卡通-纹理分解 Gabor核函数 局部分形维 多尺度分析
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肝癌射频治疗后影像学特征研究进展 被引量：7
6
作者 侯文静 朱晓琳 张雪君 《中国肿瘤临床》 CAS CSCD 北大核心 2012年第14期1000-1002,共3页
肝细胞肝癌是最常见的恶性肿瘤之一,早期诊断、及时治疗以及定期随访是延长肝癌患者生存时间的关键。肝癌早期症状隐匿,大多数肝硬化肝癌患者由于残肝功能不足及肝源短缺,不能耐受手术切除及肝移植。目前以射频消融(radiofrequencyablat... 肝细胞肝癌是最常见的恶性肿瘤之一,早期诊断、及时治疗以及定期随访是延长肝癌患者生存时间的关键。肝癌早期症状隐匿,大多数肝硬化肝癌患者由于残肝功能不足及肝源短缺,不能耐受手术切除及肝移植。目前以射频消融(radiofrequencyablation,RFA)为代表的微创伤介入治疗逐渐在肝癌治疗中占据重要角色。RFA利用热效应原理局部毁损瘤灶,对周围正常组织损伤小,安全性高,是当今乃至今后小肝癌非手术治疗的主要方法。然而RFA治疗后肿瘤残留、复发是限制RFA临床应用最主要的因素,影像学检查早期识别肿瘤局部残留是评估肿瘤患者预后及指导后期治疗的关键。本文总结RFA后治疗灶各种影像学特征,旨在为临床提供恰当可信、准确的影像学依据。 展开更多
关键词 肝细胞肝癌 射频消融治疗 CT增强扫描 MR增强扫描 超声造影 ~18F-FDG PET-CT
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基于非下采样Contourlet变换的医学CT图像去噪 被引量：5
7
作者 王昊 康晓东 +1 位作者 刘玲玲 耿佳佳 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第27期150-154,共5页
为克服Contourlet变换的非平移不变性及频谱混叠等缺陷,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的医学CT图像去噪方法。对含噪的CT图像进行非下采样Contourlet变换,得到不同尺度及各个方向上的变换系数,利用Context模型将每个尺度每个方... 为克服Contourlet变换的非平移不变性及频谱混叠等缺陷,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的医学CT图像去噪方法。对含噪的CT图像进行非下采样Contourlet变换,得到不同尺度及各个方向上的变换系数,利用Context模型将每个尺度每个方向子带分级,不同分级采用相应的阈值去噪。实验表明,该方法适宜于处理含有更多高斯噪声的医学CT图像,与其他方法相比提高了PSNR值,更好地保留了图像细节,改善了医学CT图像的质量。 展开更多
关键词 图像处理 去噪 非下采样CONTOURLET变换 Context模型
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Snake与多尺度分析的医学图像分割研究 被引量：6
8
作者 张效娟 刘技 +1 位作者 王昊 刘玲玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第18期207-209,共3页
为提高分割精度,提出Snake与多尺度分析相结合的医学图像分割方法。根据先验知识给定图像一个初始的粗略轮廓,然后对图像进行多尺度增强,在不同的尺度下应用Snake算法进行轮廓提取,相当于在曲线的收敛过程中进行了修正,从而使得轮廓在... 为提高分割精度,提出Snake与多尺度分析相结合的医学图像分割方法。根据先验知识给定图像一个初始的粗略轮廓,然后对图像进行多尺度增强,在不同的尺度下应用Snake算法进行轮廓提取,相当于在曲线的收敛过程中进行了修正,从而使得轮廓在不同的尺度中逐渐优化,分离出精确的轮廓。实验结果表明,该方法是有效的,对医学图像分割的精度优于传统的Snake模型。 展开更多
关键词 医学图像分割 SNAKE模型 多尺度增强
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一种基于小波与概率估计的医学图像配准方法 被引量：3
9
作者 康晓东 孙越恒 +2 位作者 乔清理 于瑞国 李昌青 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期281-282,286,共3页
为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法。以小波变换对源图像进行二级分解,并在每个分解层对其子带分量分别进行贝叶斯最大验后概率估计,求概率估计的回归参数,得到配准图像的各小波子带分量,再进行小波逆变... 为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法。以小波变换对源图像进行二级分解,并在每个分解层对其子带分量分别进行贝叶斯最大验后概率估计,求概率估计的回归参数,得到配准图像的各小波子带分量,再进行小波逆变换,实现对源医学图像的配准。 展开更多
关键词 医学图像配准 小波变换 贝叶斯
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一种基于T-Snake模型的医学图像分割方法
10
作者 康晓东 何丕廉 +1 位作者 李志圣 张雪君 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期183-185,234,共4页
改进的T-Snake算法首先在分水岭法中,对相邻区域以其像素数、灰度均值和灰度方差定义距离,并据其在图像上建立新的连通图,以对图像过度分割而产生的一些过小区域合并;其次,在模型跨边缘时,利用已分割断层图像中模型内部区域的统计特征,... 改进的T-Snake算法首先在分水岭法中,对相邻区域以其像素数、灰度均值和灰度方差定义距离,并据其在图像上建立新的连通图,以对图像过度分割而产生的一些过小区域合并;其次,在模型跨边缘时,利用已分割断层图像中模型内部区域的统计特征,用区域生长法获取内点并重新参数化模型,使模型不再跨边缘,以保证模型形变到正确的边缘。算法在MATLAB上验证通过。 展开更多
关键词 医学图像分割 形变模型 活动轮廓 分水岭算法
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影像组学分析和机器学习在肺结节良恶性分类中的应用 被引量：8
11
作者 李逸凡 骆源 +1 位作者 郭丽 梁猛 《放射学实践》 CSCD 北大核心 2021年第4期464-469,共6页
目的:探讨CT纹理特征对良恶性肺结节的鉴别价值及在独立数据集上的泛化能力。方法:回顾性分析LIDC-IDRI和LUNGx数据库中共1428个肺结节(直径3~30 mm)的CT图像,其中良性1221个、恶性207个。将LIDC-IDRI数据库的1372个结节(良性1190个,恶... 目的:探讨CT纹理特征对良恶性肺结节的鉴别价值及在独立数据集上的泛化能力。方法:回顾性分析LIDC-IDRI和LUNGx数据库中共1428个肺结节(直径3~30 mm)的CT图像,其中良性1221个、恶性207个。将LIDC-IDRI数据库的1372个结节(良性1190个,恶性182个)作为训练集,LUNGx数据库的56个结节(良性31个,恶性25个)作为独立验证集。利用Pyradiomics软件包,每个结节共提取了946个影像组学特征。对在良恶性组间差异具有统计学意义的纹理特征,进一步使用最小绝对收缩选择算子(LASSO)或三联法(Fisher+POE+ACC+MI,FPM)进行特征的筛选,使用支持向量机(SVM)算法建立肺结节良恶性预测模型。对最优模型的效能在测试集中直接评估,在训练集中通过交叉验证法进行评估。结果:在训练集中对最优模型进行交叉验证得到的AUC、符合率、敏感度、特异度、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)分别为0.892、0.859、0.788、0.876、0.492和0.964。经特征选择后,共17个影像组学特征被纳入肺结节良恶性的分类诊断模型。在验证集中,最优诊断模型的AUC、符合率、敏感度、特异度、PPV和NPV分别为0.765、0.745、0.800、0.700、0.689和0.808。结论:基于CT影像组学分析的纹理特征在肺结节良恶性的分型中具有良好的效能和一定泛化性,可应用于临床上肺结节良恶性的计算机辅助诊断。 展开更多
关键词 肺肿瘤 体层摄影术 X线计算机 影像组学 纹理特征 机器学习
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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
12
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。 展开更多
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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基于SegFormer的超声影像图像分割 被引量：2
13
作者 杨靖怡 李芳 +3 位作者 康晓东 王笑天 刘汉卿 韩俊玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期404-409,共6页
超声影像分割既是医学影像图像处理的重要环节,也是临床诊断的常用技术手段。文中提出将SegFormer网络模型用于实现医学超声影像图像的精准分割。一方面,将超声标签图转化为单通道形式,并对其进行二值化处理,以完成对数据集图像的预处理... 超声影像分割既是医学影像图像处理的重要环节,也是临床诊断的常用技术手段。文中提出将SegFormer网络模型用于实现医学超声影像图像的精准分割。一方面,将超声标签图转化为单通道形式,并对其进行二值化处理,以完成对数据集图像的预处理;另一方面,采用迁移学习的方式载入预训练模型,用于微调已经训练好的模型参数,并选用带有动量的随机梯度下降优化器来加速收敛速度及减小震荡。与FCN,UNet和DeepLabV3的对比实验结果表明,该模型在乳腺结节超声影像数据集上的各项评估指标均为最优,mIoU,Acc,DSC和Kappa分别为81.32%,96.22%,88.91%和77.85%。实验结果还表明,该模型在不同超声影像数据集中表现出了良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 SegFormer 图像分割 超声影像 TRANSFORMER
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用于肺结节影像分类识别的DBN与CNN的比较研究 被引量：2
14
作者 张华丽 康晓东 +3 位作者 冉华 王亚鸽 李博 白放 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S01期254-259,共6页
针对肺结节图像的分类识别精度和效率问题,分别将CNN(Convolution Neural Network)模型和DBN(Deep Belief Network)模型用于肺结节分类识别,并评估不同的深度学习模型在肺结节图像分类方面的性能。首先,实验将预处理过的训练集和标签分... 针对肺结节图像的分类识别精度和效率问题,分别将CNN(Convolution Neural Network)模型和DBN(Deep Belief Network)模型用于肺结节分类识别,并评估不同的深度学习模型在肺结节图像分类方面的性能。首先,实验将预处理过的训练集和标签分别输入到CNN模型和DBN模型,达到训练模型的目的;其次,将测试集输入到参数最优的模型中,比较两种模型测试集分类的准确率、敏感性和特异性,并分析两种模型的分类识别性能。最后,从分类准确率、敏感性和特异性3个指标以及时间复杂度来分析比较两种模型,发现CNN模型在肺结节图像分类识别上更有优越性。 展开更多
关键词 肺结节 DBN CNN 图像分类识别
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CT影像阶段化目标检测方法研究
15
作者 王笑天 李博 +3 位作者 康晓东 刘汉卿 韩俊玲 杨靖怡 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期455-464,共10页
CT是临床最常用的影像学检查之一,CT影像的计算机辅助诊断技术具有重要的临床意义。为优化CT影像目标检测,分别采用8种不同目标检测算法对肝血管瘤增强CT的图像、脑动脉狭窄CTA图像和结肠息肉CT图像进行检测研究,比较不同算法的适用性... CT是临床最常用的影像学检查之一,CT影像的计算机辅助诊断技术具有重要的临床意义。为优化CT影像目标检测,分别采用8种不同目标检测算法对肝血管瘤增强CT的图像、脑动脉狭窄CTA图像和结肠息肉CT图像进行检测研究,比较不同算法的适用性。首先,对肝血管瘤增强CT图像、脑动脉狭窄CTA和结肠息肉CT图像进行标注并制作数据集。其次,采用不同参数优化算法,并绘制AP-epoch和AP-FPS曲线以比较不同算法的检测性能。实验结果表明,PPYOLOv2在不同数据集中的AP,AP 50,AP 75和Recall均达到最优,预测边界框紧贴待检目标,预测置信度较高,并且具有良好的泛化能力和鲁棒性。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习算法 CT CTA
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基于集成学习的MRI脑肿瘤智能诊断 被引量：1
16
作者 李鑫蕊 张艳芳 +2 位作者 康晓东 李博 韩俊玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期368-374,共7页
脑肿瘤是由于颅脑内部组织出现癌变而导致的高危害疾病,及时诊断脑肿瘤对其治疗及预后至关重要。现阶段不同的网络模型有不同的分类效果,单一的网络模型很难在多个评价指标上有突出的表现。文中基于集成学习提出了一种分类功能强大的Tre... 脑肿瘤是由于颅脑内部组织出现癌变而导致的高危害疾病,及时诊断脑肿瘤对其治疗及预后至关重要。现阶段不同的网络模型有不同的分类效果,单一的网络模型很难在多个评价指标上有突出的表现。文中基于集成学习提出了一种分类功能强大的Treer-Net模型,它是以TransFG,ResNet50,EfficientNet B4,EfficientNet B7和ResNeXt101为基础模型,通过集成学习的加权平均的结合策略得到的模型。文中将其在脑肿瘤MRI二分类、三分类和四分类的公开数据集上训练完成分类任务。实验数据和结果表明,Treer-Net模型在脑肿瘤三分类数据集上的准确率、精确率、召回率和AUC分别高达99.15%,99.16%,99.15%和99.87%,通过对比分析,充分验证了所提的集成学习方法具有精准、快捷的优越性,更适用于临床辅助诊断脑肿瘤。 展开更多
关键词 肿瘤 集成学习 图像分类 核磁影像
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MRI评价恶性肿瘤免疫检查点抑制剂腹部免疫相关不良反应中国专家共识 被引量：1
17
作者 中华医学会放射学分会分子影像学组 中华医学会放射学分会磁共振学组 +13 位作者 中华医学会放射学分会腹部学组 《磁共振成像》编委会 孙洪赞 居胜红 雷晶 李丹 李海明 沈亚琪 孙少凯 王良 王星皓 徐臣 薛华丹 张晓磊 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期28-37,共10页
免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitors,ICIs)的问世,为恶性肿瘤的免疫治疗开辟了新纪元。尽管如此,伴随而来的免疫相关不良事件(immune-related adverse events,irAEs)却成为了治疗过程中的一大挑战。其中,腹部是irAE最常见... 免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitors,ICIs)的问世,为恶性肿瘤的免疫治疗开辟了新纪元。尽管如此,伴随而来的免疫相关不良事件(immune-related adverse events,irAEs)却成为了治疗过程中的一大挑战。其中,腹部是irAE最常见的发生部位,腹部irAE也是最常导致免疫治疗中止的原因。MRI在检测和评估腹部irAEs中扮演着关键角色。因此,早期通过MRI对腹部irAEs进行诊断和评估至关重要。然而,国内目前缺乏针对ICIs引起的腹部irAEs在MRI检查及诊断中的规范化共识。为此,中华医学会放射学分会分子影像学组、腹部学组、磁共振学组及《磁共振成像》编委会致力于制订针对ICIs引起的腹部irAEs在MRI扫描方案、诊断报告等方面的共识。本委员会在借鉴文献、专家经验和委员会成员内部讨论的基础上,最终达成此共识。本共识旨在规范MRI在肿瘤免疫治疗中的应用,优化腹部irAEs的评估,为临床提供坚实的影像学依据。 展开更多
关键词 磁共振成像 免疫检查点抑制剂 腹部免疫相关不良反应 临床应用 专家共识
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多重注意力引导的超声乳腺癌肿瘤图像分割 被引量：1
18
作者 郭洪洋 程前 +4 位作者 康晓东 杨靖怡 杨舒琪 李芳 张蕊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期409-414,共6页
传统基于U-Net超声乳腺图像分割任务中存在预测尺度单一和信息丢失等问题。针对存在的问题,提出一种由多重注意力引导机制的U-Net超声乳腺肿瘤图像分割。首先,在U-Net的编码结构中,引入多个SE通道注意力,对输入的乳腺肿瘤图像进行多层... 传统基于U-Net超声乳腺图像分割任务中存在预测尺度单一和信息丢失等问题。针对存在的问题,提出一种由多重注意力引导机制的U-Net超声乳腺肿瘤图像分割。首先,在U-Net的编码结构中,引入多个SE通道注意力,对输入的乳腺肿瘤图像进行多层级的语义信息提取,引导编码器聚焦乳腺肿瘤特征,减少冗余背景信息带来的干扰;其次,通过设计特征融合处理模块,对编码器传来的特征图进行复杂语义特征的融合处理;最后,在解码器部分,加入金字塔结构捕获全局空间信息,提高模型对肿瘤图像的多尺度特征提取能力,以提高整体网络的表达能力和分割性能。在乳腺肿瘤图像数据集上对该方法进行了仿真实验,结果表明,与其他U-Net改进策略相比,该方法具有更强的准确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 多重注意力引导 乳腺 U-Net 超声 图像分割
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面向3D肝脏CT图像分割的改进vnet模型 被引量：1
19
作者 杨舒琪 韩俊玲 +3 位作者 康晓东 杨靖怡 郭洪洋 李博 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期335-340,共6页
分割3D医学影像是放疗计划的重要步骤。临床上,计算机断层扫描被广泛应用于肝脏及肝肿瘤的3D医学影像图像分割。由于肝脏复杂的边缘结构及纹理特征,肝脏分割仍是一项具有挑战性的工作。针对这一问题,提出了一种面向3D肝脏CT图像精准分... 分割3D医学影像是放疗计划的重要步骤。临床上,计算机断层扫描被广泛应用于肝脏及肝肿瘤的3D医学影像图像分割。由于肝脏复杂的边缘结构及纹理特征,肝脏分割仍是一项具有挑战性的工作。针对这一问题,提出了一种面向3D肝脏CT图像精准分割的改进vnet模型。首先,将肝脏CT图像进行HU值截断和重采样,以完成三维数据集的预处理;同时,将vnet解码器和编码器中的卷积核替换为SG模块,即逐通道卷积和逐点卷积的组合,以减小网络模型的参数量。与vnet模型进行对比实验,结果表明该模型方法在肝脏分割数据集上的评估结果总体优越,Dice系数为94.93%,比vnet模型提高了3.49%,大大减少了模型的参数量;同时该方法在MSD脾脏分割数据集和新冠肺炎数据集上也表现出良好的鲁棒性并取得了优越的分割结果。 展开更多
关键词 图像分割 肝脏 vnet CT 3D
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无监督深度学习彩色图像识别方法 被引量：22
20
作者 康晓东 王昊 +1 位作者 郭军 于文勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期2636-2639,共4页
针对彩色图像分类识别的重要性,提出了一种结合图像特征数据和深度信任网络(DBN)的彩色图像识别方法。首先,构造符合人类视觉特性的图像色彩数据场;其次,以小波变换描述图像的多尺度特征;最后,通过无监督训练深度信任网络实现对图像的... 针对彩色图像分类识别的重要性,提出了一种结合图像特征数据和深度信任网络(DBN)的彩色图像识别方法。首先,构造符合人类视觉特性的图像色彩数据场;其次,以小波变换描述图像的多尺度特征;最后,通过无监督训练深度信任网络实现对图像的识别。实验结果表明,所提方法与Adaboost、支持向量机(SVM)方法比较,分类准确率分别提高约3.7%和2.8%,可有效提高图像识别效果。 展开更多
关键词 图像识别 深度信任网络 受限玻尔兹曼机 计算机视觉
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