基于无线胶囊内窥镜图像的胃肠道病变智能检测方法综述

1

作者 范姗慧 韦尚光 +4 位作者 魏凯华 范一宏 吕宾 樊凯 厉力华 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期596-608,共13页

无线胶囊内窥镜(WCE)以其无痛和非入侵的特点,为胃肠道疾病检查提供了新颖方式,在临床上得到了广泛应用。然而,WCE每次检测均产生数以万计图像,但其中病变图像可能仅占少数。传统的WCE图像筛查主要依赖医生的临床经验,其过程耗时费力且... 无线胶囊内窥镜(WCE)以其无痛和非入侵的特点,为胃肠道疾病检查提供了新颖方式,在临床上得到了广泛应用。然而,WCE每次检测均产生数以万计图像,但其中病变图像可能仅占少数。传统的WCE图像筛查主要依赖医生的临床经验,其过程耗时费力且存在漏检和误检风险。因此,开发WCE胃肠道病变图像的智能检测方法,用于辅助临床诊断,提高医生诊断效率和准确率,已成为当前的研究热点。综述了WCE胃肠道病变图像智能检测的最新研究进展;介绍了WCE病变图像智能检测的基本原理和评价指标;从传统机器学习和深度学习方法的角度出发,回顾了WCE胃肠道病变图像自动分类和预测的研究,总结了不同方法的优势与不足;探讨了WCE病变智能检测未来发展所面临的挑战及可能的拓展方向。 展开更多

关键词 智能检测 胃肠道病变 无线胶囊内窥镜 深度学习 机器学习

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基于改进YOLOv8n的船舶设备拆装流程规范性评估方法

2

作者 张振东 管聪 +2 位作者 张泽辉 吴超 丁学文 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期140-150,共11页

[目的]船舶机舱作业规范性是船舶安全管控的关键部分,因此船员实操考试将船舶设备拆装作为一个重要考核项。为提升船员实操考试的电子化和智能化水平,提出一种基于计算机视觉的船舶设备拆装流程规范性的自动化识别方法。[方法]首先,以YO... [目的]船舶机舱作业规范性是船舶安全管控的关键部分,因此船员实操考试将船舶设备拆装作为一个重要考核项。为提升船员实操考试的电子化和智能化水平,提出一种基于计算机视觉的船舶设备拆装流程规范性的自动化识别方法。[方法]首先,以YOLOv8n构建船舶设备检测模型的骨干网络,并引入高效通道注意力机制(SA),以提高模型特征提取能力与训练效率;然后,在颈部网络中引入重参数化泛化特征的金字塔网络(GFPN)融合结构,以提高模型的多尺度特征融合能力;最后,引入动态非单调聚焦机制损失函数(WIoU)来替换原CIoU损失函数,以提高模型精度。[结果]自建数据集的试验结果表明:与YOLOv8n相比,改进目标识别算法的平均精度均值提高了0.15,实时检测的每秒帧数提升了0.6,可以准确识别齿轮泵的拆装流程。[结论]该改进算法具有更强的识别能力,可以更好地应用于船舶设备拆装流程规范性的识别任务。 展开更多

关键词 船舶设备 拆除和安装 目标检测 注意力机制(SA) 泛化特征金字塔网络(GFPN) 动态非单调聚焦机制(WIoU)损失函数

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注意力增强的生成对抗网络在医学图像生成领域的研究与应用

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作者 范姗慧 梁舒心 +3 位作者 王志文 魏凯华 王强 厉力华 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第4期478-493,共16页

生成对抗网络(GAN)以其卓越的图像生成能力,在医学图像数据增强和质量优化等任务中展现出重要的研究价值与应用潜力。然而,传统GAN模型仍面临鲁棒性不足和泛化能力受限等关键挑战。为解决上述问题,注意力机制凭借其对全局特征关联性建... 生成对抗网络(GAN)以其卓越的图像生成能力,在医学图像数据增强和质量优化等任务中展现出重要的研究价值与应用潜力。然而,传统GAN模型仍面临鲁棒性不足和泛化能力受限等关键挑战。为解决上述问题,注意力机制凭借其对全局特征关联性建模与关键区域聚焦的优势,为提升GAN的医学图像生成性能提供了有效技术路径。近年来,二者的协同融合已成为去噪、重建和跨模态转换等医学图像处理任务的研究热点。系统综述近5年间(2019~2024年)基于注意力增强的GAN技术在医学图像生成中的研究进展。首先概述经典GAN架构与主流注意力模块的理论基础;继而从任务驱动角度,重点回顾和分析注意力机制对GAN在图像生成质量和病理特征保持等方面性能的增强作用;最后剖析当前面临的技术瓶颈及未来的研究方向。通过多维度的分析与讨论,旨在为医学数据集拓展和图像质量提升等技术优化提供理论支持和实践参考。 展开更多

关键词 生成对抗网络 注意力机制 医学图像生成 数据增强 跨模态转换

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基于密集残差连接的肺结节检测方法 被引量：1

4

作者 胥阳 佘青山 +1 位作者 杨勇 张建海 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期71-79,共9页

针对目前基于深度学习的肺结节检测算法中不同深度与尺寸的特征信息间没有相互交流的问题,提出了一种基于密集残差连接的肺结节检测模型。本模型在3D U-Net网络的基础上引入密集连接,充分利用网络中肺结节特征图,实现不同层的特征信息... 针对目前基于深度学习的肺结节检测算法中不同深度与尺寸的特征信息间没有相互交流的问题,提出了一种基于密集残差连接的肺结节检测模型。本模型在3D U-Net网络的基础上引入密集连接,充分利用网络中肺结节特征图,实现不同层的特征信息的结合,提高结节特征的利用率;同时结合残差结构,避免了网络加深后出现的梯度消失问题;引入通道注意力机制,对不同通道的结节特征赋予权重,提高结节的识别率;在3D U-Net网络的编码解码部分间的跳跃连接中使用转置卷积,融合不同尺度与不同深度的特征。所提算法在肺结节公共数据集LUNA16上进行十折交叉验证,以无限制受试者操作特征为评价指标,实验结果表明,在假阳率为0.125、0.25、0.5、1、2、4、8这7个点上,平均敏感度为0.852,相较于基准模型提升5.5%。所提出的肺结节检测算法相比基准模型提高了检测敏感度,较好的实现对肺结节的检测。 展开更多

关键词 肺结节检测 U-Net网络 密集连接 残差连接 注意力机制

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一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术 被引量：1

5

作者 陈志坤 崔津赫 +2 位作者 王伟 陈智斌 郭云飞 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2533-2541,共9页

针对柔性极化阵列天线因其结构实时形变而难以波束重构以及性能受损的问题,该文提出一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术。首先,基于无人机机翼模型的柔性形变状态进行阵列建模,借助于模态法得到实时形变数据,在线重构天线阵列... 针对柔性极化阵列天线因其结构实时形变而难以波束重构以及性能受损的问题,该文提出一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术。首先,基于无人机机翼模型的柔性形变状态进行阵列建模,借助于模态法得到实时形变数据,在线重构天线阵列模型;其次,基于矢量阵列天线的阵元响应,构建3维空间中的柔性阵列信号模型;最后,将循环算法(CA)与2阶锥规划(SOCP)进行深度结合设计以求解最优极化波束重构的动态优化问题。仿真结果表明:在一定的形变范围内,即在环境载荷对不同弧度与角度需求下,该文所提方法能够实现在线天线阵列重构,并根据所测量应变位移数据而实现最优极化波束在线重构,方向图增益、波束宽度以及极化匹配设计均能满足工程应用要求。 展开更多

关键词 柔性阵列天线 极化波束形成 天线阵列重构

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基于GE-YOLO的消化内镜下异常区域实时目标检测方法

6

作者 范姗慧 赖劲涛 +4 位作者 韦尚光 魏凯华 范一宏 吕宾 厉力华 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期385-398,共14页

消化内镜是临床常用的消化道检查手段,在消化道疾病的早期诊断和治疗中具有重要作用。但常规内镜检查需要由专业医生操作并实时观察视频以确定病灶点,极度依赖医生经验,主观性强且容易造成漏检和误检。本研究提出了一种基于改进YOLOv7-t... 消化内镜是临床常用的消化道检查手段,在消化道疾病的早期诊断和治疗中具有重要作用。但常规内镜检查需要由专业医生操作并实时观察视频以确定病灶点,极度依赖医生经验,主观性强且容易造成漏检和误检。本研究提出了一种基于改进YOLOv7-tiny的消化内镜下异常区域实时检测方法:GE-YOLO。该方法以YOLOv7-tiny为基础框架,使用两种不同的特征提取模块(C3模块和P-ELAN模块)构建骨干特征提取网络,提高网络的特征提取能力;使用坐标卷积(CoordConv)取代上采样中的普通卷积,进一步提高模型对病灶的定位精度;使用部分卷积(PConv)取代特征提取模块中的3×3普通卷积,在保证模型性能的同时减少了模型的计算量和参数量,提升了模型的检测速度;最后使用基于IoU与归一化Wasserstein距离的联合损失函数,提升模型对微小病灶的敏感度。该模型利用Kvasir-Capsule数据集中含标记的图像(共4172张)进行了训练和测试,其平均精确率、召回率和F1得分分别达到了94.2%、97.2%和0.957,检测速度为60帧/s,与YOLOv7-tiny相比,精确率、召回率和F1得分分别提升了2.8%、12.0%和0.075。实验结果表明,本研究提出的方法能实现高精度的消化道病灶实时检测,有望部署于临床内镜检查设备,在检查过程中为医生提供实时辅助,从而大大提高内镜检查效率,具有重要的学术价值和临床意义。 展开更多

关键词 GE-YOLO 实时目标检测 异常区域 消化内镜 YOLOv7-tiny

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无偏模型预测控制综述 被引量：15

7

作者 王浩坤 徐祖华 +1 位作者 赵均 江爱朋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期858-877,共20页

无偏(静差)模型预测控制(Model predictive control,MPC)的设计目标是使被控变量渐近地跟踪设定值,这类控制方法直接关系到闭环系统的跟踪性能和抗扰性能.由于可以有效处理不可测扰动、模型失配等,无偏MPC具有很强的工程应用价值,但是... 无偏(静差)模型预测控制(Model predictive control,MPC)的设计目标是使被控变量渐近地跟踪设定值,这类控制方法直接关系到闭环系统的跟踪性能和抗扰性能.由于可以有效处理不可测扰动、模型失配等,无偏MPC具有很强的工程应用价值,但是在理论方面并没有得到充分重视.近30年来,围绕无偏MPC的原理、分析和设计展开了一系列的研究工作,并取得了系统性的研究成果.当前的一些研究结果大多分散在不同的参考文献中,缺少全面的梳理和呈现.本文的主要工作包括回顾常见无偏控制方法,综述当前无偏MPC的研究进展,并探讨一些潜在的研究方向. 展开更多

关键词 模型预测控制 无偏控制 跟踪控制 扰动建模 扰动估计器

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移动机器人虚拟仿真平台及其在实验教学中的实践应用 被引量：14

8

作者 仲朝亮 吕强 +1 位作者 张波涛 何远彬 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2020年第8期145-148,共4页

针对智能机器人课程教学中理论与实践脱节的问题,从实验平台构建、教学方法等方面提出了将虚拟仿真与实体机器人实验相结合的实验技术与教学方法。首先研制适用于课程教学的移动机器人虚拟仿真实验平台,该平台具有接口通用、易于上手、... 针对智能机器人课程教学中理论与实践脱节的问题,从实验平台构建、教学方法等方面提出了将虚拟仿真与实体机器人实验相结合的实验技术与教学方法。首先研制适用于课程教学的移动机器人虚拟仿真实验平台,该平台具有接口通用、易于上手、配置灵活、界面直观等特点,能够进行机器人建模、运动避障、轨迹跟踪、决策控制及导航规划等方面的仿真实验,故而特别适用于课堂教学的实验实践。通过通信接口的适配,该虚拟仿真平台具有操控实体机器人的能力,从而实现了虚实结合的实验教学技术并应用到课程教学中。依托该平台,采用任务驱动的教学方式,进行课上课下相结合的智能机器人课程的理论教学与实验教学,有效地培养了学生的理论知识、项目经验以及工程应用能力。 展开更多

关键词 智能机器人 虚拟仿真 实验教学 任务驱动教学法

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基于PV/T的家庭热电联供系统设计与分析 被引量：1

9

作者 吴秋轩 王帅 +2 位作者 迟晓妮 吴晨曦 罗平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期285-295,共11页

为减少PV/T家用系统的初期投入成本和提高系统运行时的综合效率,采用改进的灰色斜率关联度方法分析了管板式光伏光热一体化系统热效率的影响因素,提出了可根据家庭用热量和本地区域的气象数据来优化PV与PV/T的容积配比的计算方法,并根... 为减少PV/T家用系统的初期投入成本和提高系统运行时的综合效率,采用改进的灰色斜率关联度方法分析了管板式光伏光热一体化系统热效率的影响因素,提出了可根据家庭用热量和本地区域的气象数据来优化PV与PV/T的容积配比的计算方法,并根据杭州环境条件,建立了用于4~5口之家的家用热电联供双水箱仿真系统进行全年运行分析。以综合效率和生产的可用总能量为优化目标,分析了介质流量通量、预热水箱容积对系统能量转换性能的影响。进而,提出系统采用基于辐照量和PV/T循环介质进出口温度差值为控制参数的变流量运行方式,使得系统比定10 kg/(h·m2)流量运行方式能量收益提高了9.5%,比单纯的采用辐照量控制方式能量收益提高了3.2%。采用变储水量控制方式,依靠水箱温度差值实时控制预热水箱液位,与定容水箱相比,综合能量收益增加12.1%。 展开更多

关键词 光伏光热一体化 容积配比 双水箱系统 变流量控制

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改进DDPG算法在外骨骼机械臂轨迹运动中的应用 被引量：11

10

作者 苏杰 刘光宇 +1 位作者 暨仲明 黄雨梦 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第2期149-152,160,共5页

针对现阶段外骨骼机器人轨迹运动时出现效果不佳的问题,提出了基于优先经验回放与分区奖励(PERDA)融合的深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法,即PERDA-DDPG。该方法利用时间差分误差(TD-errors)的大小对经验排序,改变了原始采样的策... 针对现阶段外骨骼机器人轨迹运动时出现效果不佳的问题,提出了基于优先经验回放与分区奖励(PERDA)融合的深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法,即PERDA-DDPG。该方法利用时间差分误差(TD-errors)的大小对经验排序,改变了原始采样的策略。此外,相较于以往二值奖励函数,本文根据物理模型提出针对化的分区奖励。在Open AI Gym平台上实现仿真环境,实验结果表明:改进的算法收敛速度提升了约9.2%,学习过程更加稳定。 展开更多

关键词 外骨骼机械臂 深度强化学习 优先经验回放与分区奖励 深度确定性策略梯度

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基于时变copula互信息的肌间耦合分析 被引量：2

11

作者 王洪安 佘青山 +2 位作者 马玉良 孔万增 田玉平 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期140-150,共11页

如何准确、合理地衡量中枢神经系统调控下的肌间耦合关系,是一个富有挑战性的研究课题。在时变copula函数的基础上,通过与熵理论相结合,提出一种时变copula互信息估计方法,并将其应用于10名被试腕屈、腕展运动过程中,肱二头肌(BB)和肱... 如何准确、合理地衡量中枢神经系统调控下的肌间耦合关系,是一个富有挑战性的研究课题。在时变copula函数的基础上,通过与熵理论相结合,提出一种时变copula互信息估计方法,并将其应用于10名被试腕屈、腕展运动过程中,肱二头肌(BB)和肱三头肌(TB)记录的表面肌电(sEMG)信号在theta、alpha、beta等特征频段的耦合分析,同时对照静态copula函数验证其有效性,所用数据源自Ninapro DB4。实验结果表明,较之静态copula函数,时变copula函数对肌间相依结构的拟合优度更高,由时变copula互信息描述的肌间耦合强度存在显著的频段差异(P<0.05),具体表现为频段越高肌间耦合强度越低(腕屈:0.075 7~0.214 7 bit;腕展:0.078 0~0.237 3 bit),而静态copula互信息严重地低估肌间耦合强度。时变copula互信息为肌间耦合分析提供一种先进的理论指导方法,具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 时变copula函数 相依结构 互信息 特征频段 肌间耦合

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基于小波包-Copula互信息的肌间耦合特性

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作者 金国美 佘青山 +2 位作者 马玉良 张建海 孙明旭 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1348-1354,共7页

为探讨人体运动中肌肉间的功能联系,更加准确地理解不同特征频段下的肌间耦合情况,将小波包分解与Copula互信息相结合,构建了基于小波包-Copula互信息的肌间耦合分析模型,定量描述上肢肘关节屈曲运动中相关肌肉表面肌电(sEMG)信号在特... 为探讨人体运动中肌肉间的功能联系,更加准确地理解不同特征频段下的肌间耦合情况,将小波包分解与Copula互信息相结合,构建了基于小波包-Copula互信息的肌间耦合分析模型,定量描述上肢肘关节屈曲运动中相关肌肉表面肌电(sEMG)信号在特征频段上的耦合特性。首先用小波包对同步采集到的sEMG进行信号分解,然后用Copula互信息计算sEMG在特征频段的耦合强度。肘关节屈曲运动中,肌间耦合强度在beta与gamma频段最为显著,协同肌肉对的耦合强度显著高于拮抗肌肉对;随着运动时间的增长,肌肉呈现疲劳状态,协同肌肉对与拮抗肌肉对的耦合强度增加。小波包-Copula互信息能定量分析肌间特征频段的功能耦合特性,揭示运动过程中协同肌与拮抗肌的运动控制机制。 展开更多

关键词 肌电信号 肌间耦合 小波包分解 Copula互信息

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基于样本迁移的在线脑电分类方法

13

作者 李震宇 佘青山 +2 位作者 马玉良 张建海 孙明旭 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1109-1116,共8页

在线分类是脑机接口应用中的一个重要研究方向,传统的在线学习算法需要大量样本来适应脑电信号变化,这增加了计算和内存成本。为此,本文提出一种基于样本迁移的在线脑电分类方法。首先利用源域数据训练离线分类器,然后将目标域数据逐个... 在线分类是脑机接口应用中的一个重要研究方向,传统的在线学习算法需要大量样本来适应脑电信号变化,这增加了计算和内存成本。为此,本文提出一种基于样本迁移的在线脑电分类方法。首先利用源域数据训练离线分类器,然后将目标域数据逐个放入进行在线欧式空间预对齐以减小个体差异性,进而提取CSP特征,最后采用加权组合的在线迁移学习分类器进行标签预测。在BCI竞赛Ⅳ数据集Ⅰ和Ⅱa的跨受试者在线模拟实验中,与4种最先进的算法相比,本文方法表现最好,在线平均分类准确率最高达到了86.02%和75.74%,表明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 脑机接口 运动想象 迁移学习 在线分类

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