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Dual-Path Vision Transformer用于急性缺血性脑卒中辅助诊断
被引量：
3
1
作者
张桃红
郭学强
+4 位作者
郑瀚
罗继昌
王韬
焦力群
唐安莹
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期307-314,共8页
急性缺血性脑卒中是由于脑组织血液供应障碍导致的脑功能障碍,数字减影脑血管造影(DSA)是诊断脑血管疾病的金标准。基于患者的正面和侧面DSA图像,对急性缺血性脑卒中的治疗效果进行分级评估,构建基于Vision Transformer的双路径图像分...
急性缺血性脑卒中是由于脑组织血液供应障碍导致的脑功能障碍,数字减影脑血管造影(DSA)是诊断脑血管疾病的金标准。基于患者的正面和侧面DSA图像,对急性缺血性脑卒中的治疗效果进行分级评估,构建基于Vision Transformer的双路径图像分类智能模型DPVF。为了提高辅助诊断速度,基于EdgeViT的轻量化设计思想进行了模型的构建;为了使模型保持轻量化的同时具有较高的精度,提出空间-通道自注意力模块,促进Transformer模型捕获更全面的特征信息,提高模型的表达能力;此外,对于DPVF的两分支的特征融合,构建交叉注意力模块对两分支输出进行交叉融合,促使模型提取更丰富的特征,从而提高模型表现。实验结果显示DPVF在测试集上的准确率达98.5%,满足实际需求。
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关键词
急性缺血性脑卒中
视觉Transformer
双分支网络
特征融合
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职称材料
基于自适应探索DDQN的移动机器人路径规划
被引量：
2
2
作者
冷忠涛
张烈平
+2 位作者
彭建盛
王艺霖
张翠
《电子测量技术》
北大核心
2024年第22期84-93,共10页
针对传统双深度Q网络算法在路径规划中探索和利用分配不平衡,数据利用不充分等问题,提出了一种改进的DDQN路径规划算法。首先,在自适应探索策略中引入探索成功率的概念,将训练过程分为探索环境和利用环境两个阶段,合理分配探索和利用。...
针对传统双深度Q网络算法在路径规划中探索和利用分配不平衡,数据利用不充分等问题,提出了一种改进的DDQN路径规划算法。首先,在自适应探索策略中引入探索成功率的概念,将训练过程分为探索环境和利用环境两个阶段,合理分配探索和利用。其次,通过双经验池混合采样机制,将经验数据按照奖励大小进行分区采样,确保有利数据的利用度达到最大。最后,设计了基于人工势场的奖励函数,使机器人能获得更多的单步奖励,有效改善了奖励稀疏的问题。实验结果表明,所提出的算法相比传统DDQN算法和基于经验分区和多步引导的DDQN算法能获得更高的奖励值,成功率更高,规划时间和步数也更短,算法整体性能更加优越。
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关键词
路径规划
DDQN
自适应探索
双经验池
人工势场
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职称材料
题名
Dual-Path Vision Transformer用于急性缺血性脑卒中辅助诊断
被引量：
3
1
作者
张桃红
郭学强
郑瀚
罗继昌
王韬
焦力群
唐安莹
机构
北京科技大学计算机与通信工程
学院
河池学院广西高校人工智能与信息处理重点实验室
首都医科大学宣武医院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期307-314,共8页
基金
科技部科技创新2030-重大项目(2020AAA0108703)
广西高校人工智能与信息处理重点实验室基金(2022GXZDSY001)。
文摘
急性缺血性脑卒中是由于脑组织血液供应障碍导致的脑功能障碍,数字减影脑血管造影(DSA)是诊断脑血管疾病的金标准。基于患者的正面和侧面DSA图像,对急性缺血性脑卒中的治疗效果进行分级评估,构建基于Vision Transformer的双路径图像分类智能模型DPVF。为了提高辅助诊断速度,基于EdgeViT的轻量化设计思想进行了模型的构建;为了使模型保持轻量化的同时具有较高的精度,提出空间-通道自注意力模块,促进Transformer模型捕获更全面的特征信息,提高模型的表达能力;此外,对于DPVF的两分支的特征融合,构建交叉注意力模块对两分支输出进行交叉融合,促使模型提取更丰富的特征,从而提高模型表现。实验结果显示DPVF在测试集上的准确率达98.5%,满足实际需求。
关键词
急性缺血性脑卒中
视觉Transformer
双分支网络
特征融合
Keywords
acute ischemic stroke
vision Transformer
dual-path
feature fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于自适应探索DDQN的移动机器人路径规划
被引量：
2
2
作者
冷忠涛
张烈平
彭建盛
王艺霖
张翠
机构
桂林理工大学
广西
高校
先进制造与自动化技术
重点
实验室
桂林航天工业
学院
广西
特种工程装备与控制
重点
实验室
河池学院广西高校人工智能与信息处理重点实验室
桂林明富机器人科技有限公司
南宁理工
学院
信息
工程
学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第22期84-93,共10页
基金
国家自然科学基金(62063006)
广西科技重大专项(2022AA05002)
广西高校人工智能与信息处理重点实验室项目(2022GXZDSY003)资助。
文摘
针对传统双深度Q网络算法在路径规划中探索和利用分配不平衡,数据利用不充分等问题,提出了一种改进的DDQN路径规划算法。首先,在自适应探索策略中引入探索成功率的概念,将训练过程分为探索环境和利用环境两个阶段,合理分配探索和利用。其次,通过双经验池混合采样机制,将经验数据按照奖励大小进行分区采样,确保有利数据的利用度达到最大。最后,设计了基于人工势场的奖励函数,使机器人能获得更多的单步奖励,有效改善了奖励稀疏的问题。实验结果表明,所提出的算法相比传统DDQN算法和基于经验分区和多步引导的DDQN算法能获得更高的奖励值,成功率更高,规划时间和步数也更短,算法整体性能更加优越。
关键词
路径规划
DDQN
自适应探索
双经验池
人工势场
Keywords
path planning
DDQN
self-adaptive exploration
double experience pool
artificial potential field
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN711 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Dual-Path Vision Transformer用于急性缺血性脑卒中辅助诊断
张桃红
郭学强
郑瀚
罗继昌
王韬
焦力群
唐安莹
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自适应探索DDQN的移动机器人路径规划
冷忠涛
张烈平
彭建盛
王艺霖
张翠
《电子测量技术》
北大核心
2024
2
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职称材料
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