电子鼻检测技术在粮食霉变识别中的应用研究 被引量：21

1

作者 吴莉莉 林爱英 +4 位作者 郑宝周 党建亮 李富强 郭淼 刘存祥 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第21期10133-10135,共3页

针对其在粮食霉变检测领域进行了研究,讨论了粮食霉变的生物化学过程、电子鼻的组成和工作原理。对电子鼻在粮食霉变识别中的研究进展进行了论述和评述,并就电子鼻的发展方向和应用前景进行了探讨。

关键词 电子鼻 粮食霉变 传感器阵列 模式识别

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组织工程支架的低温沉积制造工艺参数研究 被引量：5

2

作者 索海瑞 岳秀艳 +5 位作者 史廷春 姜睿智 邱建辉 蔡建辉 王秋君 李艳蕾 《机电工程》 CAS 2009年第3期57-60,共4页

低温沉积制造是一种新的快速成形技术。为了将这项技术更好地应用于组织工程支架的制造,根据支架孔隙率的要求,按照一定比例将PLGA和珍珠粉混合,配制成浆料,然后利用低温沉积制造工艺制备了网格型的组织工程支架,并得出了适于加工这种... 低温沉积制造是一种新的快速成形技术。为了将这项技术更好地应用于组织工程支架的制造,根据支架孔隙率的要求,按照一定比例将PLGA和珍珠粉混合,配制成浆料,然后利用低温沉积制造工艺制备了网格型的组织工程支架,并得出了适于加工这种材料的一组工艺参数。主要从软件设定、浆料性质、温控调节和速度匹配4个方面入手,研究了在材料配制、分层和成形机制造等一系列工艺过程中参数对成形结果的影响。实验结果表明,制造出的支架结构规则能满足孔隙率的要求。 展开更多

关键词 快速成形 粘度 温度 喷头速度 低温沉积制造

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组织工程新技术：器官打印研究进展 被引量：2

3

作者 邱建辉 史廷春 +1 位作者 姜睿智 索海瑞 《功能材料》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第A05期2005-2008,共4页

器官打印是和生物医学有关的快速成型技术，它主要建立在组织的流体力学的基础上，通过计算机辅助逐层堆积（打印）天然材料（细胞和细胞基质）直到三维器官形成。讨论了细胞打印的生物学基础，并从器官三维建模、用于细胞打印的打印机... 器官打印是和生物医学有关的快速成型技术，它主要建立在组织的流体力学的基础上，通过计算机辅助逐层堆积（打印）天然材料（细胞和细胞基质）直到三维器官形成。讨论了细胞打印的生物学基础，并从器官三维建模、用于细胞打印的打印机的开发、连续堆积细胞和生物材料直到构成三维器官的方法这3个方面探讨了细胞打印的可行性。 展开更多

关键词 组织工程 器官打印 bio-CAD

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典型无机非金属材料增材制造研究与应用现状 被引量：19

4

作者 于云 史廷春 +2 位作者 孙芳芳 潘金德 杨勇 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第21期119-129,共11页

增材制造是基于离散堆积思想实现原型或产品零件的快速制造。作为三大材料之一的无机非金属材料在医疗、航天航空、汽车、建筑、工艺品等众多领域都具有无可比拟的巨大应用前景,为了能够快速制造形状任意复杂的器件,无机非金属材料的增... 增材制造是基于离散堆积思想实现原型或产品零件的快速制造。作为三大材料之一的无机非金属材料在医疗、航天航空、汽车、建筑、工艺品等众多领域都具有无可比拟的巨大应用前景,为了能够快速制造形状任意复杂的器件,无机非金属材料的增材制造成为当下研究的热点。从增材制造技术类型、材料等方面详细阐述国内外无机非金属材料增材制造研究水平与发展状况,对比几种常用的无机非金属材料,重点是针对几种常见的陶瓷材料以及用于砂型铸造材料等成形特点及面临问题进行阐述,阐明了目前无机非金属材料增材制造存在的迫切需要解决的关键性问题,并深入分析了材料处理工艺、3DP/SLS/SLM三维成形工艺、后处理工艺对成形件的质量和性能的影响作用,最后对宝玉石材料的增材制造提出一些展望。 展开更多

关键词 增材制造 无机非金属材料 材料处理工艺 三维成形工艺 后处理工艺 三维打印 选择性激光烧结 选择性激光熔融

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基于随机共振的气敏传感器阵列信号的识别研究 被引量：20

5

作者 吴莉莉 惠国华 +2 位作者 郭淼 林爱英 陈裕泉 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期664-668,共5页

6只不同的碳纳米管气敏传感器用来识别甲醛、苯、甲苯、二甲苯4种挥发性有机物(VOC),传感器的响应输出在外加噪声的情况下通过单个阈值检测器,出现了阈上随机共振,使得传感器阵列采集的气体信号得到了增强。对不同种类的气体,最大互相... 6只不同的碳纳米管气敏传感器用来识别甲醛、苯、甲苯、二甲苯4种挥发性有机物(VOC),传感器的响应输出在外加噪声的情况下通过单个阈值检测器,出现了阈上随机共振,使得传感器阵列采集的气体信号得到了增强。对不同种类的气体,最大互相关系数不同,而且对每类气体这个最大互相关系数是恒定的,因此能准确地用来代表不同种类的气体。实验结果表明基于随机共振的最大互相关系数法可以作为传感器阵列信号识别的一种新的算法,且准确度高。该方法在利用随机共振提高系统性能方面有很大的应用前景。 展开更多

关键词 随机共振 气敏传感器阵列 碳纳米管 互相关系数 BP网络

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基于排列组合熵的脑电意识任务识别方法的研究 被引量：9

6

作者 范影乐 李谷 +1 位作者 刘亚景 杨勇 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期74-78,共5页

研究基于脑电信号排列组合熵的运动意识任务自动分类方法。求出时变脑电信号所对应的排列组合熵时间序列,它能很好的反映出事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)现象,因此能有效地提取人脑想象左右手运动任务时的特征,最终利用K-近... 研究基于脑电信号排列组合熵的运动意识任务自动分类方法。求出时变脑电信号所对应的排列组合熵时间序列,它能很好的反映出事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)现象,因此能有效地提取人脑想象左右手运动任务时的特征,最终利用K-近邻法模式分类方法对想象左右手运动任务进行分类决策。对国际脑机接口竞赛相关数据进行测试,最高准确率达到88.57%,最大互信息达到0.42。基于排列组合熵的脑电信号特征,可以作为脑电意识任务的有效分类依据。 展开更多

关键词 脑电信号 意识任务 排列组合熵 事件相关去同步 事件相关同步

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基于小波特征与动态高斯混合模型的动作电位分类研究 被引量：4

7

作者 丁颖 范影乐 +2 位作者 杨勇 杨文伟 杨陈 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期475-480,共6页

提出了一种结合小波时频特征提取以及动态高斯混合模型模式分类的动作电位分类新算法,以实现植入式脑电研究中非同源动作电位的非监督聚类。在阈值法检测动作电位信号的基础上,采用sym5小波变换基函数提取各个动作电位的时频特征,以提... 提出了一种结合小波时频特征提取以及动态高斯混合模型模式分类的动作电位分类新算法,以实现植入式脑电研究中非同源动作电位的非监督聚类。在阈值法检测动作电位信号的基础上,采用sym5小波变换基函数提取各个动作电位的时频特征,以提高动作电位信号在高频突变阶段的时间分辨率;考虑到动作电位信号的非平稳特性,对时频特征序列进行了分帧处理,然后分别采用高斯混合模型和贝叶斯网络模型对帧内和帧间数据进行建模,从而实现了基于动态高斯混合模型的动作电位模式分类。实验结果表明,该方法的分类性能抗干扰性及可靠性较好,仿真数据的错分率基本稳定在8.44%以内,真实数据的分类结果能较大程度贴近人工分类的结果。 展开更多

关键词 动作电位分类 小波时频特征 高斯混合 贝叶斯网络 多通道神经元信号采集

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金属粒子掺杂的多壁碳纳米管气敏性研究 被引量：5

8

作者 方向生 刘伟庭 +2 位作者 陈裕泉 潘敏 郭淼 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期911-915,共5页

分别利用化学还原和电化学镀覆方法,对经过浓硫酸浓硝酸混合液酸化预处理的多壁碳纳米管进行Pd和Cu的掺杂,并制备成电流型气敏传感器.以甲醛、苯、甲苯、二甲苯作为测试气体,通过电化学分析仪测试它们在不同气体种类和体积分数下的响应... 分别利用化学还原和电化学镀覆方法,对经过浓硫酸浓硝酸混合液酸化预处理的多壁碳纳米管进行Pd和Cu的掺杂,并制备成电流型气敏传感器.以甲醛、苯、甲苯、二甲苯作为测试气体,通过电化学分析仪测试它们在不同气体种类和体积分数下的响应.实验结果表明,传感器在常温下具有较高的灵敏度和重复性,金属粒子的掺杂使传感器的灵敏性和选择性都有较大的改变.影响气敏特性的主要因素包括:碳纳米管自身的结构缺陷、气体分子与金属团簇的反应、金属粒子形成的局部催化活性中心. 展开更多

关键词 多壁碳纳米管 掺杂 气敏传感器

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基于神经元阈上非周期随机共振机制的语音复原技术研究 被引量：8

9

作者 薛凌云 向学勤 +1 位作者 范影乐 段会龙 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期213-218,共6页

应用随机共振机制,通过噪声能量来加强语音信号,改善低信噪比语音的输出质量。对FitzHugh-Nagumo(FHN)神经元模型中存在的阈上非周期随机共振现象进行了分析,根据其阈值特性,此二维神经元模型可被等价为两状态的阈值跨越非线性动力学系... 应用随机共振机制,通过噪声能量来加强语音信号,改善低信噪比语音的输出质量。对FitzHugh-Nagumo(FHN)神经元模型中存在的阈上非周期随机共振现象进行了分析,根据其阈值特性,此二维神经元模型可被等价为两状态的阈值跨越非线性动力学系统。因此对含噪语音信号添加噪声,产生阈值化后的二值输出,经迭代收敛进入阈上非周期随机共振状态。在一个非零添加噪声强度上,含噪语音输出的互相关系数将达到最大值。通过语音复原的结果表明,本文方法对噪声的变化有更好的鲁棒性,尤其在强背景噪声下,随机共振方法较其他传统方法有更佳的复原效果。 展开更多

关键词 随机共振 语音复原FitzHugh-Nagumo神经元

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基于机器视觉的抗生素残留量检测系统研究和开发 被引量：3

10

作者 范影乐 黄河 +1 位作者 李轶 庞全 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1000-1003,共4页

本文设计了一种结合机器视觉和各领域成熟技术的自动检测系统,以实现符合行业标准的四环素族抗生素残留量检测。通过CCD器件采集图像后,进行自适应差分滤波预处理,采用改进的四叉树交叉熵分割算法进行准确快速的分析,提出多分辨率的圆... 本文设计了一种结合机器视觉和各领域成熟技术的自动检测系统,以实现符合行业标准的四环素族抗生素残留量检测。通过CCD器件采集图像后,进行自适应差分滤波预处理,采用改进的四叉树交叉熵分割算法进行准确快速的分析,提出多分辨率的圆检测算法精确检测抑菌圈直径数据,最后对数据建模统计,得到分析结果。实验证明,设计并开发的检测系统具有精度高、重现性高、操作简单、客观性强、专业性强等显著优点,可推广到其他的抗生素检验领域。 展开更多

关键词 机器视觉 圆检测 抗生素残留量 抑菌圈测量

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双稳态自适应随机共振的强噪声图像复原研究 被引量：4

11

作者 沈伟 庞全 范影乐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第15期180-182,共3页

传统的图像滤波复原技术一般都是对图像中的噪声加以抑制或消除,但图像在强噪声污染时传统的方法消除噪声很困难。根据随机共振可以利用噪声增强弱信号的特性,提出了一种通过比较互信息熵,自适应调节参数使双稳态系统达到随机共振来复... 传统的图像滤波复原技术一般都是对图像中的噪声加以抑制或消除,但图像在强噪声污染时传统的方法消除噪声很困难。根据随机共振可以利用噪声增强弱信号的特性,提出了一种通过比较互信息熵,自适应调节参数使双稳态系统达到随机共振来复原含噪图像的方法。实验结果表明,在强噪声背景下与传统滤波复原方法相比,该方法复原信噪比更高,鲁棒性好,改善了图像复原的效果。 展开更多

关键词 自适应 随机共振 非线性双稳态系统 图像复原

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自适应随机共振的图像复原研究 被引量：3

12

作者 龚振宇 庞全 范影乐 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第5期46-48,共3页

传统的图像滤波复原技术都是把噪声当成一种有害的干扰加以消除,但随着噪声的强度增加,传统的图像复原办法对强噪声背景下的图像复原效果很差。本文主要基于Hodgkin-Huxley(H-H)神经元阈上非周期随机共振原理,通过一种自适应调节的方法... 传统的图像滤波复原技术都是把噪声当成一种有害的干扰加以消除,但随着噪声的强度增加,传统的图像复原办法对强噪声背景下的图像复原效果很差。本文主要基于Hodgkin-Huxley(H-H)神经元阈上非周期随机共振原理,通过一种自适应调节的方法不断添加噪声实现图像的随机共振,从而达到最佳的图像复原效果。实验结果证明,相对于传统的图像复原方法,本文所提出的方法在强噪声的背景下对图像的恢复有更好的效果,随着噪声强度的变化具有比传统方法更好的鲁棒性,为图像复原提供了一种新思路。 展开更多

关键词 图像复原 H-H神经元模型 阈上非周期随机共振 自适应控制 Otsu图像分割 峰值信噪比

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EEG动力学模型中随机共振现象的仿真研究 被引量：2

13

作者 向学勤 庞全 +1 位作者 范影乐 薛凌云 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第16期4299-4301,共3页

脑电图(electroencephalogram,EEG)中随机共振现象的研究对于分析大脑系统的行为具有重要理论意义和应用价值。为了模拟大脑系统中检测信号的机制,提出使用信噪比、互相关系数、互信息率对比评价方法,对EEG动力学模型中随机共振现象进... 脑电图(electroencephalogram,EEG)中随机共振现象的研究对于分析大脑系统的行为具有重要理论意义和应用价值。为了模拟大脑系统中检测信号的机制,提出使用信噪比、互相关系数、互信息率对比评价方法,对EEG动力学模型中随机共振现象进行了研究。实验结果表明,EEG动力学模型不但存在着周期随机共振现象,同时也存在着非周期随机共振现象。此研究为大脑系统中存在着随机共振现象的观点提供了一种新的证据。 展开更多

关键词 随机共振 EEG动力学模型 信噪比 互相关系数 互信息率

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神经元网络模型的弱信号随机共振检测研究 被引量：3

14

作者 耿丽硕 范影乐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期112-114,142,共4页

基于FitzHugh-Nagumo可兴奋细胞耦合后形成的神经元网络模型,对生物神经系统的弱周期信号随机共振检测机制进行研究。以加和网络的双层FHN神经元模型为例,对周期随机共振现象分别进行研究,并应用信噪比、互信息率对比评价方法,结合输出... 基于FitzHugh-Nagumo可兴奋细胞耦合后形成的神经元网络模型,对生物神经系统的弱周期信号随机共振检测机制进行研究。以加和网络的双层FHN神经元模型为例,对周期随机共振现象分别进行研究,并应用信噪比、互信息率对比评价方法,结合输出神经元动作电位的发放频率和幅值,从多个角度进行了定量和定性的描述和比较。实验结果表明,双层FHN神经元网络的随机共振响应优于单神经元的FHN模型,且具有更好的稳定性,可以在一定的噪声强度范围内对输入信号进行有效地检测。 展开更多

关键词 FitzHugh-Nagumo 神经元网络模型 随机共振

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基于记忆深度图注意力网络的乳腺癌新辅助化疗疗效预测

15

作者 徐伟朝 范明 +1 位作者 费思翔 厉力华 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第4期424-434,共11页

新辅助化疗在乳腺癌患者的治疗中得到了广泛应用。研究表明,化疗反应良好的患者,尤其是获得病理完全缓解的患者,生存率显著提高。然而,由于个体差异,一些患者可能会出现化疗反应不佳或疾病进展,因此,早期预测新辅助化疗反应尤为重要。... 新辅助化疗在乳腺癌患者的治疗中得到了广泛应用。研究表明,化疗反应良好的患者,尤其是获得病理完全缓解的患者,生存率显著提高。然而,由于个体差异,一些患者可能会出现化疗反应不佳或疾病进展,因此,早期预测新辅助化疗反应尤为重要。传统的卷积神经网络在处理肿瘤区域的空间相关性和异质性方面存在局限,影响了预测精度。为了解决这一问题,本研究提出了一种结合深度图注意力网络模型和记忆层的图网络方法。使用简单线性迭代聚类(SLIC)超像素算法对乳腺区域进行分割,并从这些超像素中提取影像组学特征。这些超像素被设定为特征节点,边的定义基于节点特征的加权欧氏距离和皮尔逊相关系数。通过结合节点和边,构建了一个完整的图网络。模型包括一个DeepGAT模块,该模块通过注意力机制动态加权节点特征,捕捉局部和全局信息。此外,还采用了一种基于聚类方法的记忆池化模块,通过捕捉关键性信息和长期依赖性,增强了分类性能。使用了214个样本,其中149个用于训练,65个用于测试。还研究了图稀疏性系数对新辅助化疗反应预测性能的影响,结果表明,在稀疏性系数为0.09时,模型性能最佳。在这一稀疏性水平下,模型在测试集中分别取得了0.822±0.027和0.811±0.041的AUC,显著优于传统的GCN(AUC=0.726±0.045)和GAT(AUC=0.803±0.037)模型。这表明该模型在预测新辅助化疗反应准确性方面的优越性,为未来的研究奠定了坚实的基础。 展开更多

关键词 乳腺癌 新辅助化疗疗效 图神经网络 稀疏系数

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基于多参数磁共振影像组学的乳腺癌病理信息预测模型研究 被引量：11

16

作者 娄潇方 范明 +2 位作者 许茂盛 王世威 厉力华 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期513-523,共11页

联合动态增强磁共振成像(DCE-MRI)、T2加权成像(T2WI)以及弥散加权成像(DWI)的影像特征,建立基于多参数影像组学的预测模型,分别对乳腺癌分子分型、组织学分级和Ki-67表达进行预测。采集150例术前、化疗前的浸润性导管癌患者乳腺MRI数据... 联合动态增强磁共振成像(DCE-MRI)、T2加权成像(T2WI)以及弥散加权成像(DWI)的影像特征,建立基于多参数影像组学的预测模型,分别对乳腺癌分子分型、组织学分级和Ki-67表达进行预测。采集150例术前、化疗前的浸润性导管癌患者乳腺MRI数据,获取DCE-MRI、T2WI和DWI影像。分割各参数影像的病灶区域,并提取多参数影像特征。在训练集采用支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)算法,获得影像组学最优特征子集并构建基于SVM的预测模型,在测试集中测试模型性能。采用概率平均法、概率投票法和概率模型优化法,分别将基于不同参数影像构建的预测模型进行融合,得到多参数影像联合预测结果,并计算ROC曲线下的面积(AUC)评估模型的分类性能。单参数影像模型预测Luminal A、Luminal B、HER2和Basal-like等4种分子分型的最佳AUC分别为0.672 1、0.694 0、0.677 7和0.708 6,多参数影像模型的预测结果提高到AUC分别为0.799 5、0.727 9、0.737 5和0.792 5。单参数影像模型预测分级的最佳AUC为0.753 3,多参数影像模型的预测结果提高到0.801 7。单参数影像模型预测Ki-67表达的最佳AUC为0.664 7,多参数影像模型预测结果提高到0.771 8。相比于单参数影像模型的预测结果,多参数影像模型的预测结果有所提升,且差异具有显著性(P<0.05)。实验结果表明,采用多参数磁共振影像(DCE-MRI、T2WI以及DWI)组学的联合,可以显著提高单一参数影像模型预测乳腺癌病理信息的性能,对乳腺癌的诊断和个性化治疗方案的选择具有重要意义。 展开更多

关键词 乳腺癌 多参数磁共振影像 组织学分级 KI-67 分子分型

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基于排列组合熵的语音端点检测技术研究 被引量：8

17

作者 吴秀良 范影乐 +1 位作者 钱诚 庞全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期240-242,共3页

语音端点检测对于后续语音识别分析有着重要的意义,论文研究基于排列组合熵的语音端点检测技术。分析排列数和窗长对检测性能的影响,对含不同噪声类型及不同信噪比的中英文语音样本进行了端点检测实验。尤其在低信噪比情形下,检测方法... 语音端点检测对于后续语音识别分析有着重要的意义,论文研究基于排列组合熵的语音端点检测技术。分析排列数和窗长对检测性能的影响,对含不同噪声类型及不同信噪比的中英文语音样本进行了端点检测实验。尤其在低信噪比情形下,检测方法要优于谱熵特征检测方法。该方法具有较优的稳健性和实时性等特点,为强背景噪声下的语音端点检测提供了新的研究途径。 展开更多

关键词 端点检测 排列组合熵 排列数

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基于DCE-MRI影像的深度多任务学习联合预测乳腺癌病理信息研究 被引量：6

18

作者 袁成成 范明 +2 位作者 许茂盛 王世威 厉力华 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期354-360,共7页

乳腺癌病理信息中的Ki-67表达水平、分子分型及组织学分级等信息可为患者提供预后信息,本文提出一种基于深度多任务学习对乳腺癌多种病理信息联合预测的方法。回顾性分析202例术前,化疗前的浸润性导管癌患者乳腺DCE-MRI影像,将数据集随... 乳腺癌病理信息中的Ki-67表达水平、分子分型及组织学分级等信息可为患者提供预后信息,本文提出一种基于深度多任务学习对乳腺癌多种病理信息联合预测的方法。回顾性分析202例术前,化疗前的浸润性导管癌患者乳腺DCE-MRI影像,将数据集随机分为训练集122例,测试集80例。分割影像的含肿瘤的腺体区域,并获得6个减影序列,利用深度学习结合多任务学习方法对Ki-67表达、分子分型及组织学分级中任意显著相关的两个任务进行联合预测,并计算AUC评估模型的分类性能。多任务学习影像模型预测Ki-67表达、Luminal A和组织学分级的最佳AUC为0.804,0.757,0.724。实验结果表明,深度多任务学习可以很好的预测乳腺癌病理信息的性能,对乳腺癌的诊断和个性化治疗方案的选择具有重要意义。 展开更多

关键词 乳腺癌 深度学习 多任务学习 组织学分级 KI-67表达 分子分型

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基于奇异谱熵的脑电意识任务识别方法的研究 被引量：3

19

作者 张小鹏 范影乐 杨勇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第12期117-120,共4页

奇异谱分析是脑电信号研究的一种新方法。脑电信号的奇异谱熵可以反映脑电的特征,它有助于研究大脑的动力学行为。时变脑电信号所对应的奇异谱熵时间序列能很好地反映出事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)现象,因此可以提取人脑想... 奇异谱分析是脑电信号研究的一种新方法。脑电信号的奇异谱熵可以反映脑电的特征,它有助于研究大脑的动力学行为。时变脑电信号所对应的奇异谱熵时间序列能很好地反映出事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)现象,因此可以提取人脑想象左右手运动任务时的特征,最终利用K-近邻模式分类方法对想象左右手运动任务进行有效的分类决策。最后对国际脑机接口竞赛2003相关数据进行了测试,最高准确率达到85.16%,最大互信息达到0.48。测试结果说明,基于奇异谱熵的脑电信号特征,可以作为脑电意识任务的有效分类依据。 展开更多

关键词 脑电信号 奇异谱熵 事件相关去同步 事件相关同步

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基于双视角和多分类器信息融合的乳腺钼靶图像肿块分类研究 被引量：1

20

作者 孙利 徐伟栋 +3 位作者 厉力华 刘伟 彭芳青 张娟 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期46-54,共9页

乳腺肿块良恶性分类是计算机辅助诊断(CAD)的重要环节,如何提高分类的正确率和稳定性是分类研究的重点。本研究提出了4种基于双视角和多分类器信息融合的乳腺钼靶图像肿块分类模式。其中,模式1是单视角下的多分类器融合;模式2是分别先... 乳腺肿块良恶性分类是计算机辅助诊断(CAD)的重要环节,如何提高分类的正确率和稳定性是分类研究的重点。本研究提出了4种基于双视角和多分类器信息融合的乳腺钼靶图像肿块分类模式。其中,模式1是单视角下的多分类器融合;模式2是分别先对每个分类器在两个视角下的输出进行视角融合,再对其融合结果进行多分类器融合;模式3是分别先在每个视角下进行多分类器融合,再对两个视角的多分类器结果进行视角融合;模式4是先对特征向量在两个视角下的取值进行融合,再基于新的特征向量进行单分类器分类和多分类器融合。从南佛罗里达大学DDSM数据库中随机选择的148个良性肿块和148个恶性肿块,对这4种分类模式的效果进行比较。实验结果表明,在肿块分类的正确率、敏感性、特异性和稳定性等方面,模式2和模式3的表现均优于模式1和模式4。 展开更多

关键词 乳腺钼靶图像 肿块 双视角 多分类器 分类模式

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