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基于多层EESP深度学习模型的农作物病虫害识别方法被引量：30: 2020年; 为了提取图像高层语义特征、解决各种植物病虫害图像尺寸不相同的问题,提出了多层次增强高效空间金字塔(Extremely efficient spatial pyramid,EESP)卷积深度学习模型。首先,对图像进行预处理;其次,构建多层融合EESP网络模型,该模型通过对每层设置不同的空洞率进行空洞卷积,选择性地提取不同层次的特征信息,通过融合各层信息获得各种农作物病虫害图像的不同特征;最后,通过Softmax分类方法实现农作物病虫害识别。数据集包括10种农作物的61种病虫害类别,迭代训练300次,得到本文方法Top1分类准确率最高达到了88.4%,且采用三阶EESP模型达到了最佳效果。; 宋余庆谢熹刘哲邹小波; 关键词：农作物病虫害卷积神经网络

结合分水岭和互信息的医学图像自适应分割方法被引量：3: 2015年; 针对现有的改进分水岭算法中对弱边界分割精度不高、计算复杂及梯度谷底阈值不能自适应选取等缺点,提出一个结合互信息的自适应医学图像分割方法。首先通过形态学滤波和高斯平滑滤波来增强图像的边缘区域和抑制图像噪声;然后经过多尺度形态学梯度的谷底填充算法来减少分割区域块数,同时利用基于数学形态学的多元图像边缘检测算法来提取图像的边缘对获得的梯度图像进行修正;通过引入互信息量对填充的阈值进行自适应调整实现控制分割区域的数量,最后实现自动优化分割。实验结果表明,该方法最大程度保留了图像的弱边缘信息,参数选取更加合理,自适应程度提高。; 夏倩倩宋余庆刘哲刘雅婧; 关键词：形态学滤波互信息

新时代大学生领导人才培养探索与实践——以江苏大学为例: 2022年; 大学生是中国特色社会主义事业的建设者和接班人。新时代大学教育在实现立德树人根本任务的基础上,还需挖掘大学生领导潜能,培养未来社会领导人才。文章分析了新时代领导人才的内涵素质和培养基本理念,剖析了我国领导人才培养存在的问题,尤其是高校人才培养存在的领导能力、创新能力和团队协作能力不足等主要问题。江苏大学围绕新时代领导人才培养展开了积极的探索和实践,基于大学生领导潜能挖掘以及领导人才培养的基本思路和理念,把传统课堂教学和现代人才培养结合起来,建构了卓越人才培养、菁英人才培养和专业课程无领导小组学习教学的“2+1领导人才综合培养新模式”。; 刘哲宋余庆肖建国刘毅; 关键词：大学生培养

基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割被引量：3: 2014年; 针对李春明提出的"无需重新初始化的变分水平集分割模型"存在对内部像素灰度值相近、边缘分离性差、图像分割效果不理想等问题,提出了一种改进的基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法.将原始图像进行核模糊C均值聚类处理得到聚类图像,并将其引入初始水平集函数中.然后将改进的边缘指示函数代入李模型中,实现最终的图像分割.通过对人体脑部、肩部MR医学图像进行试验,并采用最大香农熵进行客观评价.结果表明所提出方法的最大香农熵的值在一定程度上大于李模型方法,且运行时间和迭代次数都有所减少,证明了新方法具有良好的分割质量、适应性强,且无需重新初始化.; 刘哲宋余庆刘雅婧; 关键词：变分水平集李模型图像分割

基于3D路径聚合高分辨率网络的胰腺分割: 2023年; 目的胰腺的准确分割是胰腺癌识别和分析的重要前提。现有基于深度学习的主流胰腺分割网络大多是编码—解码结构,对特征图采用先降低再增加分辨率的方式,严重丢失了胰腺位置和细节信息,导致分割效果不佳。针对上述问题,提出了基于3D路径聚合高分辨率网络的胰腺分割方法。方法首先,为了捕获更多3D特征上下文信息,将高分辨率网络中的2D运算拓展为3D运算;其次,提出全分辨特征路径聚合模块,利用连续非线性变换缩小全分辨率输入图像与分割头网络输出特征语义差异的同时,减少茎网络下采样丢失的位置和细节信息对分割结果的影响;最后,提出多尺度特征路径聚合模块,利用渐进自适应特征压缩融合方式,避免低分辨率特征通道过度压缩导致的信息内容损失。结果在公开胰腺数据集上,提出方法在Dice系数(Dice similarity coefficient,DSC)、Jaccard系数(Jaccard index,JI)、精确率(precision)和召回率(recall)上相比3D高分辨率网络(3D high-resolution net,3DHRNet)分别提升了1.41%、2.09%、2.35%和0.49%,相比具有代表性编码—解码结构的胰腺分割方法,取得了更高的分割精度。结论本文提出的3D路径聚合高分辨率网络(3D pathaggregation high-resolution network,3D PAHRNet)具有更强的特征位置和细节信息的保留能力,能够显著改善在腹部CT(computed tomography)图像中所占比例较小的胰腺器官的分割结果。开源代码可在https://github.com/qiuchengjian/PAHRNet3D获得。; 尹静刘哲宋余庆邱成健; 关键词：多尺度特征

特征重用和注意力机制下肝肿瘤自动分类被引量：1: 2020年; 目的肝肿瘤分类计算机辅助诊断技术在临床医学中具有重要意义,但样本缺乏、标注成本高及肝脏图像的敏感性等原因,限制了深度学习的分类潜能,使得肝肿瘤分类依然是医学图像处理领域中具有挑战性的任务。针对上述问题,本文提出了一种结合特征重用和注意力机制的肝肿瘤自动分类方法。方法利用特征重用模块对计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像进行伪自然图像的预处理,复制经Hounsfield处理后的原通道信息,并通过数据增强扩充现有数据;引入基于注意力机制的特征提取模块,从全局和局部两个方面分别对原始数据进行加权处理,充分挖掘现有样本的高维语义特征;通过迁移学习的训练策略训练提出的网络模型,并使用Softmax分类器实现肝肿瘤的精准分类。结果在120个病人的514幅CT扫描切片上进行了综合实验。与基准方法相比,本文方法平均分类准确率为87.78%,提高了9.73%;与肝肿瘤分类算法相比,本文算法针对转移性肝腺癌、血管瘤、肝细胞癌及正常肝组织的分类召回率分别达到79.47%、79.67%、85.73%和98.31%;与主流分类模型相比,本文模型在多种评价指标中均表现优异,平均准确率、召回率、精确率、F1-score及AUC(area under ROC curve)分别为87.78%、84.43%、84.59%、84.44%和97.50%。消融实验表明了本文设计的有效性。结论本文方法能提高肝脏肿瘤的分类结果,可为临床诊断提供依据。; 冯诺宋余庆刘哲; 关键词：特征提取

基于循环密集连接融合更多局部特征的肝脏分割被引量：1: 2021年; 由于腹部图像中肝脏区域的复杂性和传统分割方法特征提取上的局限性等原因,肝脏分割领域仍存在着很多挑战。针对现有分割网络在肝脏区域的全局信息和局部信息处理上存在的不足,设计了一种融合更多局部特征的循环密集连接网络的分割方法。该方法将循环密集连接模块和局部特征补充模块整合为编码过程的学习单元,使编码单元融合深层次全局信息和更多尺度的局部特征信息。最后,在解码过程后,利用softmax函数输出分割结果。在LiTS数据集上该方法在多个评价指标中表现优异,精确度达到了95.1%。此外,在Data_67数据集上的相关实验也证明了该方法具有很好的泛化性能。实验表明,密集连接融合更多的局部信息,能够使肝脏分割模型的性能更加优异。; 宋阳刘哲; 关键词：肝脏分割多尺度特征卷积神经网络

基于有理四次Hermite插值和PSO的EMD包络线拟合算法被引量：4: 2018年; 针对经典三次样条插值在EMD分解中存在undershoot现象,模态混叠问题及分段三次Hermite插值不够灵活等问题,提出一种基于有理四次Hermite插值和PSO的EMD包络线算法.该算法利用有理四次Hermite中的形状参数调整曲线形状,并采用粒子群优化算法从曲线簇中找到最优平滑包络线.通过仿真信号实验和非平稳信号实验,表明该方法能够有效克服传统方法带来的undershoot问题,改善模态混叠效应,同时分解后的IMF分量正交性和能量保存度指标亦均优于经典CSI方法和PCHI方法.; 刘毅宋余庆刘哲; 关键词：粒子群优化经验模态分解

结合切片上下文信息的多阶段胰腺定位与分割被引量：4: 2021年; 当前基于深度学习的胰腺分割主要存在以下问题:(1)胰腺的解剖特异性导致深度网络模型容易受到复杂多变背景的干扰;(2)传统两阶段分割方法在粗分割阶段将整张CT图像作为输入,导致依赖粗分割结果得到的定位不够准确;(3)传统两阶段分割方法忽略了切片间的上下文信息,限制了定位和后续分割结果的提升.针对上述问题,本文提出了结合切片上下文信息的多阶段胰腺定位与分割方法.第一阶段利用解剖先验定位粗略缩小输入区域;第二阶段先使用所设计的DASU-Net进行粗略分割,接着利用切片上下文信息优化分割结果;第三阶段使用单张切片定位进一步减少不相关背景,并使用DASU-Net完成精细分割.实验结果表明,本文所提方法能够有效提高胰腺分割的准确率.; 王瑞豪刘哲宋余庆

一种面向体域网的ECG信号小波阈值去噪法被引量：6: 2014年; ECG信号的处理在体域网环境下面临资源受限、随机噪声多等问题,这对ECG信号的去噪方法提出了更高的要求。在提升小波变换的基础上,提出了一种新的基于双阈值函数的ECG信号去噪法。利用该双阈值函数对提升小波分解后的ECG细节信号进行处理,可以更加精确地将噪声信号从原始信号中分离出去。仿真实验表明,本算法在一定程度上克服了软、硬阈值去噪法的缺陷,获得了更好的去噪性能,去噪速度快,设计简单灵活,为计算资源受限的体域网等环境下的ECG信号的下一步处理奠定了基础。; 刘毅宋余庆刘哲徐力彬包翔; 关键词：提升小波去噪心电图

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刘哲

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