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残差混合注意力结合多分辨率约束的图像配准被引量：5: 2022年; 医学图像配准在图谱创建和时间序列图像对比等临床应用中具有重要意义。目前,使用深度学习的配准方法与传统方法相比更好地满足了临床实时性的需求,但配准精确度仍有待提升。基于此,本文提出了一种结合残差混合注意力与多分辨率约束的配准模型MAMReg-Net,实现了脑部核磁共振成像(MagneticResonanceImaging,MRI)的单模态非刚性图像配准。该模型通过添加残差混合注意力模块,可以同时获取大量局部和非局部信息,在网络训练过程中提取到了更有效的大脑内部结构特征。其次,使用多分辨率损失函数来进行网络优化,实现更高效和更稳健的训练。在脑部T1 MR图像的12个解剖结构中,平均Dice分数达到0.817,平均ASD数值达到0.789,平均配准时间仅为0.34 s。实验结果表明,MAMReg-Net配准模型能够更好地学习脑部结构特征从而有效地提升配准精确度,并且满足临床实时性的需求。; 张明娜吕晓琪谷宇; 关键词：医学图像处理

基于双路径网络和注意力机制的胰腺图像分割: 2022年; 针对胰腺CT图像因类别不平衡、背景分散和非刚性几何特征的特性而分割精度不高的问题,提出一种基于Unet网络,采用改进的双路径网络和通道域注意力机制的图像分割模型。首先采用空洞卷积(DilatedConv)代替传统卷积优化双路径网络,扩大感受野,让每个卷积输出都包含较大范围的信息;再将双路径网络的编码器结构引入Unet网络,加强特征的重复利用和新特征的不断探索,获取更多图像细节信息;在此改进网络基础上引入通道域注意力机制,聚焦分割重要部位,提高分割准确率。实验数据表明,设计的网络最高Dice相似系数(DSC)达到了89.81%,最低DSC为72.33%,平均DSC为(85.82±4.73)%。结果表明该模型具有较高的准确率,准确分割胰腺是计算机辅助诊断的重要前提,其研究意义重大。; 王嘉瑶吕晓琪谷宇张明; 关键词：图像处理计算机辅助诊断

基于改进ResNeXt的乳腺癌组织病理学图像分类被引量：7: 2020年; 为实现对乳腺癌组织病理图像的准确自动分级,提出了一种改进的卷积神经网络,依次引入两种不同的卷积结构,以提高网络对病理图像的识别准确率。以深度残差网络(ResNeXt)为基础网络,用八度卷积(OctConv)替代传统卷积层,在特征提取阶段降低特征图中的冗余特征,提高了细节特征的提取效果;用异构卷积(HetConv)代替网络中的部分传统卷积层,以降低模型的训练参数。为了克服因数据样本较少出现的过拟合问题,采用一种基于图像分块思想的数据增强方法。实验结果表明,该网络在图像级别的四分类任务中准确率达到91.25%,表明所设计的网络模型具有较高的识别率和较好的实时性。; 牛学猛吕晓琪谷宇谷宇张明任国印李菁

一种增强型YOLOv3的合成孔径雷达(SAR)舰船检测方法被引量：1: 2021年; 近年来,海战场成为现代战争的主要作战区域之一,舰船目标逐渐成为海上重点监测对象,能否快速准确地识别海战场舰船目标的战术意图,给指挥员的决策提供必要的支持,这关系到一场海上战役的成败。随着合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像技术的不断发展,大量SAR图像可用于舰船目标检测与识别。利用SAR图像进行舰船目标检测与识别,已经成为重要的海洋应用之一。针对传统SAR图像舰船检测方法准确率较低的问题,本文在YOLOv3的基础上,结合感受野(receptive field block,RFB)模块,提出一种增强型的SAR舰船检测方法。该方法在最近公开的SAR图像舰船检测数据集上平均准确率值达到了91.50%,与原YOLOv3相比提高了0.92%。实验结果充分表明本文提出的算法在SAR舰船的检测中具有较好的检测效果。; 张明王子龙吕晓琪喻大华张宝华李建军; 关键词：舰船检测遥感图像

基于集成卷积神经网络的面部表情分类被引量：8: 2020年; 针对传统机器学习中人工提取特征复杂度高,以及单卷积网络提取特征不充分导致识别率不高的问题,提出了一种基于集成卷积神经网络的面部表情识别新方法。该方法是将VGGNet-19改进后的VGGNet-19GP模型和ResNet-18模型进行集成,构建了集成网络(EnsembleNet)模型。该模型首先在训练集上对单模型进行训练,使单模型达到实验最优,然后在测试集上进行集成测试。在FER2013和CK+数据集上分别获得了73.854%和97.611%的平均准确率。与VGGNet-19GP和ResNet-18模型以及现有方法进行对比,结果表明,基于集成的面部表情分类方法具有分类更加准确和泛化能力更强的优点。; 周涛吕晓琪吕晓琪谷宇张明谷宇; 关键词：机器视觉人脸表情识别卷积神经网络

轻度创伤性脑损伤急性期及亚急性期局部自发脑活动改变的元分析被引量：2: 2022年; 目的探讨静息态功能磁共振成像(resting state functional magnetic resonance imaging,rs-f MRI)研究轻度创伤性脑损伤(mild traumatic brain injury,m TBI)最为一致的易损区域,揭示m TBI潜在的大脑神经机制。材料与方法检索2022年3月以前采用局部一致性(regional homogeneity,Re Ho)、低频波动幅度(amplitude of low-frequency fluctuation,ALFF)及分数低频波动振幅(fraction amplitude of low-frequency fluctuation,fALFF)方法探讨mTBI静息态大脑激活异常改变的研究。汇总既往研究中mTBI患者相对于健康被试局部自发脑活动异常的脑区,且采用标记差异映像(signed differential mapping,SDM)软件进行数据分析。结果共纳入11篇研究(401例mTBI,371例健康对照)。基于元分析证实mTBI患者右侧舌回、左侧枕中回、右侧背外侧额上回和左侧中央沟盖的局部自发脑活动明显升高;左侧前扣带和旁扣带回、右侧角回和左侧额中回的局部自发脑活动降低(P<0.005,峰高Z>1,簇范围≥20个体素)。结论应用元分析证实了mTBI患者相关核心脑功能异常的脑区。这些发现有助于划定特定感兴趣区域和理解mTBI的神经生物学基础。; 袁文欢罗琳王云玲金涛喻大华; 关键词：静息态功能磁共振成像

基于改进SegNet的眼底图像血管分割被引量：6: 2020年; 针对传统的眼底图像血管分割准确率不理想的情况,提出一种基于SegNet的血管分割网络。用截取图像的方法扩增数据;基于SegNet模型进行改进,设计具有不同感受野的编码块、解码块结构,构建编码-多次解码的网络模型;通过大量实验得到分割效果最佳的血管分割网络。血管分割网络在公开眼底数据库DRIVE上进行训练以及测试,准确率、AUC分别达到0.9548、0.9772。实验结果表明,血管分割网络达到了较高的分割精度。; 孟娴静李菁吕晓琪吕晓琪; 关键词：眼底图像血管分割感受野卷积神经网络

基于LSD算法的链篦机台车侧板偏移检测被引量：9: 2021年; 在链篦机系统故障中,一种常见的故障为侧板偏移,当发生侧板偏移时,会造成严重事故和经济损失。针对人工观察检查为主的侧板偏移检测方法存在费时费力、智能化程度低等问题,提出了一种基于直线段检测(LSD)算法的侧板偏移检测方法。设计了包括硬件设备搭建和数据处理方式的整套检测方案,采用摄像机采集链篦机台车侧板图像信息,根据链篦机台车实际运行情况,设定链篦机台车侧板偏移检测规则,通过对采集的视频帧图像感兴趣区域截取、区域划分,应用LSD算法检测图像中的直线段信息,并对检测获取到的台车侧板直线段信息进行直线融合、断点差值计算处理,依据判定规则在线检测台车侧板偏移故障并自动给出报警提示。对包钢烧结厂内采集的台车侧板视频图像进行测试,程序误检率为1%,平均检测与判定时间不足0.1s,表明该方法能够有效替代人工观察检查方法检测台车侧板偏移故障,为链篦机台车侧板偏移检测提供技术支持。; 王月明王月明翟容清房良睿陈波; 关键词：机器视觉台车链篦机

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内蒙古科技大学信息工程学院模式识别与智能图像处理重点实验室

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