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多模态医疗数据中海量小文件存储优化方法被引量：9: 1; 作者曾梦邹北骥 +2 位作者张文生杨雪冰朱承璋《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期1451-1469,共19页; Hadoop分布式文件系统(HDFS)通常用于大文件的存储和管理,当进行海量小文件的存储和计算时,会消耗大量的NameNode内存和访问时间,成为制约HDFS性能的一个重要因素.针对多模态医疗数据中海量小文件问题,提出一种基于双层哈希编码和HBase... 展开更多; 关键词多模态医疗数据 HDFS HBASE 小文件存储性能优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向自然场景图像的三阶段文字识别框架被引量：7: 2; 作者邹北骥杨文君 +1 位作者刘姝姜灵子《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期1-8,共8页; 文字识别技术在文档管理、图像理解、视觉导航等中具有重要应用。然而,自然场景中的文字通常排列任意、形状不一、字体多样,难以被检测和识别。提出了面向自然场景图像的三阶段文字识别框架,该框架包括文字检测、文字矫正和文字识别。首... 展开更多; 关键词文字识别自然场景文字检测文字矫正; 在线阅读下载PDF 职称材料

自然场景车标数据集的构建及其应用被引量：2: 3; 作者邹北骥雷太航 +2 位作者刘姝廖望旻姜灵子《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期95-102,共8页; 车标作为车辆身份的关键特征之一,在车辆的监控与辨识中发挥着重要作用。由于自然场景复杂多变,对其中的车标进行准确识别仍具有很大的挑战性。目前公开数据库很少且存在诸多局限,导致研究缺乏可信度和实用性。本文建立了一个面向自然... 展开更多; 关键词车标识别自然场景目标检测深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于改进U形网络的眼底图像视网膜新生血管检测方法被引量：1: 4; 作者邹北骥易博松刘晴《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期19-25,共7页; 糖尿病性视网膜病变(简称糖网病)是主要的致盲眼疾病之一,视网膜新生血管的出现是糖网病恶化的重要标志.为了更准确地检测出视网膜新生血管,本文提出了一种基于彩色眼底图的视网膜新生血管检测方法.首先通过一种改进的U形卷积神经网络... 展开更多; 关键词视网膜新生血管检测血管分割 U形网络深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于注意力机制的医学影像深度哈希检索算法: 5; 作者朱承璋黄嘉儿 +2 位作者肖亚龙王晗邹北骥《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第8期113-119,共7页; 针对现阶段医学影像检索中检索性能差、精度低、缺乏可解释性等一系列问题,提出了一种结合了注意力机制的医学影像检索算法。以深度卷积神经网络为基础,以贝叶斯模型为框架,所提算法引入了由语义特征引导的注意力机制模块,通过分类网络... 展开更多; 关键词医学影像检索注意力机制深度哈希贝叶斯框架卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

医学影像处理的深度学习可解释性研究进展被引量：13: 6; 作者陈园琼邹北骥 +3 位作者张美华廖望旻黄嘉儿朱承璋《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期18-29,40,共13页; 随着医学影像数据的迅速增长,传统的影像分析方法给医生带来巨大挑战。利用计算机视觉技术提供自动或半自动辅助诊断,可大大缓解人工阅片压力,提高诊断的准确性,促进医疗流程的标准化建设等。目前,深度学习卷积神经网络在医学影像处理... 展开更多; 关键词深度学习医学影像可解释性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多模态医疗数据中海量小文件存储优化方法被引量：9: 1; 作者曾梦邹北骥张文生杨雪冰朱承璋; 机构中南大学计算机学院中国科学院自动化研究所中南大学文学与新闻传播学院湖南省机器视觉与智慧医疗工程技术研究中心(中南大学); 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期1451-1469,共19页; 基金科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0102100) 湖南省科技计划项目(2017WK2074) 湖南省高新技术产业科技创新引领计划(2020GK2021)。; 文摘 Hadoop分布式文件系统(HDFS)通常用于大文件的存储和管理,当进行海量小文件的存储和计算时,会消耗大量的NameNode内存和访问时间,成为制约HDFS性能的一个重要因素.针对多模态医疗数据中海量小文件问题,提出一种基于双层哈希编码和HBase的海量小文件存储优化方法.在小文件合并时,使用可扩展哈希函数构建索引文件存储桶,使索引文件可以根据需要进行动态扩展,实现文件追加功能.在每个存储桶中,使用MWHC哈希函数存储每个文件索引信息在索引文件中的位置,当访问文件时,无须读取所有文件的索引信息,只需读取相应存储桶中的索引信息即可,从而能够在O(1)的时间复杂度内读取文件,提高文件查找效率.为了满足多模态医疗数据的存储需求,使用HBase存储文件索引信息,并设置标识列用于标识不同模态的医疗数据,便于对不同模态数据的存储管理,并提高文件的读取速度.为了进一步优化存储性能,建立了基于LRU的元数据预取机制,并采用LZ4压缩算法对合并文件进行压缩存储.通过对比文件存取性能、NameNode内存使用率,实验结果表明,所提出的算法与原始HDFS、HAR、MapFile、TypeStorage以及HPF小文件合并方法相比,文件读取时间更短,能够提高HDFS在处理多模态医疗数据中海量小文件时的整体性能.; 关键词多模态医疗数据 HDFS HBASE 小文件存储性能优化; Keywords multi-modal medical data HDFS HBase small files storage performance optimization; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向自然场景图像的三阶段文字识别框架被引量：7: 2; 作者邹北骥杨文君刘姝姜灵子; 机构中南大学计算机学院湖南省机器视觉与智慧医疗工程技术研究中心; 出处《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期1-8,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61902435) 科技部重大项目(2018AAA0102102) +3 种基金湖南省科技计划项目(2017WK2074) 2020年大学生创新创业训练计划支持项目(GCX2020325Y).; 文摘文字识别技术在文档管理、图像理解、视觉导航等中具有重要应用。然而,自然场景中的文字通常排列任意、形状不一、字体多样,难以被检测和识别。提出了面向自然场景图像的三阶段文字识别框架,该框架包括文字检测、文字矫正和文字识别。首先,利用特征金字塔网络分割图像中的字符,基于双向长短期记忆网络获取字符间的亲和度,连接孤立字符构建单词行,文字检测率(F分数)高达91.97%。然后,通过多目标矫正网络矫正被检测文字,以应对场景图像文字的复杂形变,增强阅读性。最后,通过注意力序列识别网络按序输出预测结果,实现单词级识别,文字识别正确率达84.98%。; 关键词文字识别自然场景文字检测文字矫正; Keywords text recognition natural scene text detection text rectification; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自然场景车标数据集的构建及其应用被引量：2: 3; 作者邹北骥雷太航刘姝廖望旻姜灵子; 机构中南大学计算机学院中南大学湖南省机器视觉与智慧医疗工程技术研究中心; 出处《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期95-102,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61902435) 湖南省科技计划资助项目(2017WK2074) 湖南省自然科学基金资助项目(2019JJ50808)。; 文摘车标作为车辆身份的关键特征之一,在车辆的监控与辨识中发挥着重要作用。由于自然场景复杂多变,对其中的车标进行准确识别仍具有很大的挑战性。目前公开数据库很少且存在诸多局限,导致研究缺乏可信度和实用性。本文建立了一个面向自然场景的全新数据集,包含多种采集环境下的10324幅、67类车辆图像。基于此数据集开展应用研究,提出一个目标检测与深度学习相结合的车标识别方法,包括车标区域定位和车标种类预测两大步骤。实验表明,该方法对复杂背景有较强的适应性,在涉及30种车标的分类任务中达到89.0%的总体识别率。; 关键词车标识别自然场景目标检测深度学习; Keywords vehicle logo recognition natural scene object detection deep learning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于改进U形网络的眼底图像视网膜新生血管检测方法被引量：1: 4; 作者邹北骥易博松刘晴; 机构中南大学自动化学院中南大学计算机学院湖南省机器视觉与智慧医疗工程技术研究中心; 出处《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期19-25,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61573380,61702559) 国家重大科技专项(2018AAA0102100)。; 文摘糖尿病性视网膜病变(简称糖网病)是主要的致盲眼疾病之一,视网膜新生血管的出现是糖网病恶化的重要标志.为了更准确地检测出视网膜新生血管,本文提出了一种基于彩色眼底图的视网膜新生血管检测方法.首先通过一种改进的U形卷积神经网络对血管进行分割;然后利用滑动窗口提取特定区域内血管的形态特征,通过支持向量机将窗口内的血管分为普通血管和新生血管.使用来自MESSIDOR数据集和Kaggle数据集的含有视网膜新生血管的彩色眼底图对实验进行训练和测试,结果表明该方法对视网膜新生血管检测的准确率为95.96%;该方法在糖网病计算机辅助诊断方面有潜在的应用前景.; 关键词视网膜新生血管检测血管分割 U形网络深度学习; Keywords retinal neovascularization detection segmentation of blood vessels U-shaped neural network deep learning; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于注意力机制的医学影像深度哈希检索算法: 5; 作者朱承璋黄嘉儿肖亚龙王晗邹北骥; 机构中南大学计算机学院中南大学文学与新闻传播学院 “移动医疗”教育部-中国移动联合实验室湖南省机器视觉与智慧医疗工程技术研究中心; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第8期113-119,共7页; 基金科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0102100) 湖南省高新技术产业科技创新引领计划(2020GK2021)。; 文摘针对现阶段医学影像检索中检索性能差、精度低、缺乏可解释性等一系列问题,提出了一种结合了注意力机制的医学影像检索算法。以深度卷积神经网络为基础,以贝叶斯模型为框架,所提算法引入了由语义特征引导的注意力机制模块,通过分类网络的引导,生成包含语义信息的局部特征描述子,同时使用全局特征与富含语义信息的局部特征作为哈希网络的输入,引导哈希网络从全局和局部的角度关注重要特征区域,增强了哈希编码的特征表达能力,并引入加权似然估计函数解决了正负样本对数量不均衡的问题。采用MAP和NDCG作为评价指标,选择ChestX-ray14数据集进行实验,将所提算法与目前常用的深度哈希方法进行对比。实验结果表明,本文算法在哈希编码不同码位下的MAP值和NDCG值都远优于现有的深度哈希方法,证明了其有效性。; 关键词医学影像检索注意力机制深度哈希贝叶斯框架卷积神经网络; Keywords Medical image retrieval Attention mechanism Deep hashing Bayesian framework Convolutional neural networks; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名医学影像处理的深度学习可解释性研究进展被引量：13: 6; 作者陈园琼邹北骥张美华廖望旻黄嘉儿朱承璋; 机构中南大学计算机学院吉首大学软件学院 “移动医疗”教育部-中国移动联合实验室机器视觉与智慧医疗工程技术中心中南大学文学与新闻传播学院; 出处《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期18-29,40,共13页; 基金国家自然科学基金资助项目(61702559) 国家重大科技专项(2018AAA0102102) +3 种基金湖南省教育厅科学研究项目(19C1535).; 文摘随着医学影像数据的迅速增长,传统的影像分析方法给医生带来巨大挑战。利用计算机视觉技术提供自动或半自动辅助诊断,可大大缓解人工阅片压力,提高诊断的准确性,促进医疗流程的标准化建设等。目前,深度学习卷积神经网络在医学影像处理中已取得不俗表现,但深度学习“黑匣子”的不可解释性阻碍了智能医疗诊断的发展。为增强对医学影像数据处理的深度学习可解释性的了解,对近几年相关研究进展进行了综述。首先,综述了深度学习在医学领域的应用现状及面临的问题,对神经网络的可解释性内涵进行了讨论;然后,从现有深度学习可解释性的常见方法出发,重点讨论了医学影像处理的深度学习可解释性研究进展;最后,探讨了医学影像处理的深度学习可解释性的发展趋势。; 关键词深度学习医学影像可解释性; Keywords deep learning medical image processing interpretability; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	多模态医疗数据中海量小文件存储优化方法	曾梦邹北骥张文生杨雪冰朱承璋	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2023	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	面向自然场景图像的三阶段文字识别框架	邹北骥杨文君刘姝姜灵子	《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	自然场景车标数据集的构建及其应用	邹北骥雷太航刘姝廖望旻姜灵子	《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种基于改进U形网络的眼底图像视网膜新生血管检测方法	邹北骥易博松刘晴	《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于注意力机制的医学影像深度哈希检索算法	朱承璋黄嘉儿肖亚龙王晗邹北骥	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	医学影像处理的深度学习可解释性研究进展	陈园琼邹北骥张美华廖望旻黄嘉儿朱承璋	《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2021	13	在线阅读下载PDF 职称材料