深度迭代融合的脑部磁共振图像颅骨去除网络

目的 去除颅骨是脑部磁共振图像处理和分析中的重要环节。由于脑部组织结构复杂以及采集设备噪声的影响导致现有方法不能准确分割出脑部区域,为此提出一种深度迭代融合的卷积神经网络模型实现颅骨的准确去除。方法 本文DIFNet（deep iteration fusion net）模型的主体结构由编码器和解码器组成,中间的跳跃连接方式由多个上采样迭代融合构成。其中编码器由残差卷积组成,以便浅层语义信息更容易流入深层网络,避免出现梯度消失的现象。解码器网络由双路上采样模块构成,通过具有不同感受野的反卷积操作,将输出的特征图相加后作为模块输出,有效还原更多细节上的特征。引入带有L2正则的Dice损失函数训练网络模型,同时采用内部数据增强方法,有效提高模型的鲁棒性和泛化能力。结果 为了验证本文模型的分割性能,分别利用两组数据集与传统分割算法和主流的深度学习分割模型进行对比。在训练数据集同源的NFBS（neurofeedback skull-stripped）测试数据集上,本文方法获得了最高的平均Dice值和灵敏度,分别为99.12%和99.22%。将在NFBS数据集上训练好的模型直接应用于LPBA40（loni probabilistic brain atlas 40）数据集,本文模型的Dice值可达98.16%。结论 本文提出的DIFNet模型可以快速、准确地去除颅骨,相比于主流的颅骨分割模型,精度有较高提升,并且模型具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

U-Net支气管超声弹性图像纵膈淋巴结分割

目的 超声弹性成像技术已逐步应用于支气管淋巴结良恶性的诊断,帮助确定肺癌分期。在支气管超声弹性图像中,淋巴结区域的精确定位对诊断准确度具有重要影响,但通常依赖专业医师的手动分割,费时费力。为此,本文设计了一种注意力上下文编码器网络（attention context encoder network,ACE-Net）。方法 本文网络模型包括编码器、上下文提取器和解码器3部分。使用在ImageNet数据集上预训练且去掉平均池化层和全连接层的34层残差网络ResNet-34作为编码器提取特征,上下文提取器从编码器的输出中进一步提取高级语义信息,同时保留尽可能多的空间信息,基于AG （attention gate）的解码器可以抑制输入图像中的不相关区域,同时突出对当前任务更关键的特征。结果 实验在本文收集的包含支气管超声弹性图像及对应分割标签的数据集上进行,与6种典型的U-Net结构深度网络模型的分割性能进行对比,数据集中的每幅图像中的淋巴结都由专业医师手动分割标注。基础U-Net网络得到淋巴结分割结果的Dice系数、敏感度和特异度分别为0.820 7、85.08%和96.82%,其他改进网络的分割性能在此基础上均有一定提高,本文方法的Dice系数、敏感度和特异度分别为0.845 1、87.92%和97.04%,Dice系数和敏感度在所有方法中取得了最优值,特异度取得了次优值。结论 以U-Net为代表的深度学习模型在支气管超声弹性图像淋巴结分割问题中具有很大潜力,将上下文提取器和注意力机制融入U-Net网络可以一定程度提升分割精度。本文收集的数据集将有助于推动支气管超声弹性图像淋巴结分割问题的研究。     

U-Net通道变换网络在腺体图像分割中的应用

目的 腺体医学图像分割是将医学图像中的腺体区域与周围组织分离出来的过程,对分割精度有极高要求。传统模型在对腺体医学图像分割时,因腺体形态多样性和小目标众多的特点,容易出现分割不精细或误分割等问题,对此根据腺体医学图像的特点对U-Net型通道变换网络分割模型进行改进,实现对腺体图像更高精度分割。方法 首先在U-Net型通道变换网络的编码器前端加入ASPP_SE （spatial pyramid pooling_squeeze-and-excitation networks）模块与ConvBatchNorm模块的组合,在增强编码器提取小目标特征信息能力的同时,防止模型训练出现过拟合现象。其次在编码器与跳跃连接中嵌入简化后的密集连接,增强编码器相邻模块特征信息融合。最后在通道融合变换器（channel cross fusion with Transformer,CCT）中加入细化器,将自注意力图投射到更高维度,提高自注意机制能力,增强编码器全局模块特征信息融合。简化后的密集连接与CCT结合使用,模型可以达到更好效果。结果 改进算法在公开腺体数据集MoNuSeg （multi-organ nuclei segmentation challenge）和Glas （gland segmentation）上进行实验。以Dice系数和IoU （intersection over union）系数为主要指标,在MoNuSeg的结果为80.55%和67.32%,在Glas数据集的结果为92.23%和86.39%,比原U-Net型通道变换网络分别提升了0.88%、1.06%和1.53%、2.43%。结论 本文提出的改进算法在腺体医学分割上优于其他现有分割算法,能满足临床医学腺体图像分割要求。     

面向医学图像分割的多注意力融合网络

在深度医学图像分割领域中,TransUNet是当前先进的分割模型之一。但其编码器未考虑相邻分块之间的局部联系,在解码器上采样过程中缺乏通道间信息的交互。针对以上问题,提出一种多注意力融合网络（MFUNet）模型。首先,在编码器部分引入特征融合模块（FFM）来增强模型对Transformer中相邻分块间的局部联系并且保持图片本身的空间位置关系;其次,在解码器部分引入双通道注意力（DCA）模块来融合多级特征的通道信息,以增强模型对通道间关键信息的敏感度;最后,通过结合交叉熵损失和Dice损失来加强模型对分割结果的约束。在Synapse和ACDC公共数据集上进行实验,可以看出,MFUNet的Dice相似系数（DSC）分别达到了81.06%和90.91%;在Synapse数据集上的Hausdorff距离（HD）与基线模型TransUNet相比减小了11.5%;在ACDC数据集中右心室和心肌两部分的分割精度与基线模型TransUNet相比分别提升了1.43个百分点和3.48个百分点。实验结果表明,MFUNet在医学图像的内部填充和边缘预测方面均能实现更好的分割效果,有助于提升医生在临床实践中的诊断效率。     

引入分组注意力的医学图像分割模型

目的 卷积神经网络结合U-Net架构的深度学习方法广泛应用于各种医学图像处理中,取得了良好的效果,特别是在局部特征提取上表现出色,但由于卷积操作本身固有的局部性,导致其在全局信息获取上表现不佳。而基于Transformer的方法具有较好的全局建模能力,但在局部特征提取方面不如卷积神经网络。为充分融合两种方法各自的优点,提出一种基于分组注意力的医学图像分割模型（medical image segmentation module based on group attention,GAU-Net）。方法 利用注意力机制,设计了一个同时集成了Swin Transformer和卷积神经网络的分组注意力模块,并嵌入网络编码器中,使网络能够高效地对图像的全局和局部重要特征进行提取和融合;在注意力计算方式上,通过特征分组的方式,在同一尺度特征内,同时进行不同的注意力计算,进一步提高网络提取语义信息的多样性;将提取的特征通过上采样恢复到原图尺寸,进行像素分类,得到最终的分割结果。结果 在Synapse多器官分割数据集和ACDC （automated cardiac diagnosis challenge）数据集上进行了相关实验验证。在Synapse数据集中,Dice值为82.93%,HD（Hausdorff distance）值为12.32%,相较于排名第2的方法,Dice值提高了0.97%,HD值降低了5.88%;在ACDC数据集中,Dice值为91.34%,相较于排名第2的方法提高了0.48%。结论 本文提出的医学图像分割模型有效地融合了Transformer和卷积神经网络各自的优势,提高了医学图像分割结果的精确度。     

语义拉普拉斯金字塔多中心乳腺肿瘤分割网络

目的 乳腺肿瘤分割对乳腺癌的辅助诊疗起着关键作用,但现有研究大多集中在单中心数据的分割上,泛化能力不强,无法应对临床的复杂数据。因此,本文提出一种语义拉普拉斯金字塔网络（semantic Laplacian pyramids network,SLAPNet）,实现多中心数据下乳腺肿瘤的准确分割。方法 SLAPNet主要包含高斯金字塔和语义金字塔两个结构,前者负责得到多尺度的图像输入,后者负责提取多尺度的语义特征并使语义特征能在不同尺度间传播。结果 网络使用Dice相似系数（Dice similarity coefficient,DSC）作为优化目标。为了验证模型性能,采用多中心数据进行测试,与AttentionUNet、PSPNet （pyramid scene parsing network）、UNet 3+、MSDNet （multiscale dual attention network）、PyConvUNet （pyramid convolutional network）等深度学习模型进行对比,并利用DSC和Jaccard系数（Jaccard coefficient,JC）等指标进行定量分析。使用内部数据集测试时,本文模型乳腺肿瘤分割的DSC为0.826;使用公开数据集测试时,DSC为0.774,比PyConvUNet提高了约1.3%,比PSPNet和UNet3+提高了约1.5%。结论 本文提出的语义拉普拉斯金字塔网络,通过结合多尺度和多级别的语义特征,可以在多中心数据上准确实现乳腺癌肿瘤的自动分割。     

结合残差路径及密集连接的乳腺超声肿瘤分割

目的 乳腺癌是常见的高发病率肿瘤疾病,早期确诊是预防乳腺癌的关键。为获得肿瘤准确的边缘和形状信息,提高乳腺肿瘤诊断的准确性,本文提出了一种结合残差路径及密集连接的乳腺超声肿瘤分割方法。方法 基于经典的深度学习分割模型U-Net,添加残差路径,减少编码器和解码器特征映射之间的差异。在此基础上,在特征输入层到解码器最后一步之间引入密集块,通过密集块组成从输入特征映射到解码最后一层的新连接,减少输入特征图与解码特征图之间的差距,减少特征损失并保存更有效信息。结果 将本文模型与经典的U-Net模型、引入残差路径的U-Net （U-Net with Res paths）模型在上海新华医院崇明分院乳腺肿瘤超声数据集上进行10-fold交叉验证实验。本文模型的真阳率（true positive,TP）、杰卡德相似系数（Jaccard similarity,JS）和骰子系数（Dice coefficients,DC）分别为0.870 7、0.803 7和0.882 4,相比U-Net模型分别提高了1.08%、2.14%和2.01%;假阳率（false positive,FP）和豪斯多夫距离（Hausdorff distance,HD）分别为0.104 0和22.311 4,相比U-Net模型分别下降了1.68%和1.410 2。在54幅图像的测试集中,评价指标JS > 0.75的肿瘤图像数量的总平均数为42.1,最大值为46。对比实验结果表明,提出的算法有效改善了分割结果,提高了分割的准确性。结论 本文提出的基于U-Net结构并结合残差路径与新的连接的分割模型,改善了乳腺超声肿瘤图像分割的精确度。     

面向乳腺超声图像分割的混合监督双通道反馈U-Net

目的 基于超声图像的乳腺病灶分割是实现乳腺癌计算机辅助诊断和定量分析的基本预处理步骤。由于乳腺超声图像病灶边缘通常较为模糊,而且缺乏大量已标注的分割图像,增加了基于深度学习的乳腺超声图像分割难度。本文提出一种混合监督双通道反馈U-Net（hybrid supervised dual-channel feedback U-Net,HSDF-U-Net）算法,提升乳腺超声图像分割的准确性。方法 HSDF-U-Net通过融合自监督学习和有监督分割实现混合监督学习,并且进一步通过设计双通道反馈U-Net网络提升图像分割准确性。为了改善标记数据有限的问题,首先在自监督学习框架基础上结合标注分割图像中的标签信息,设计一种边缘恢复的辅助任务,以实现对病灶边缘表征能力更强的预训练模型,然后迁移至下游图像分割任务。为了提升模型在辅助边缘恢复任务和下游分割任务的表现,将循环机制引入经典的U-Net网络,通过将反馈的输出结果重新送入另一个通道,构成双通道编码器,然后解码输出更精确的分割结果。结果 在两个公开的乳腺超声图像分割数据集上评估HSDF-U-Net算法性能。HSDF-U-Net对Dataset B数据集中的图像进行分割获得敏感度为0.848 0、Dice为0.826 1、平均对称表面距离为5.81的结果,在Dataset BUSI（breast ultrasound images）数据集上获得敏感度为0.803 9、Dice为0.803 1、平均对称表面距离为6.44的结果。与多种典型的U-Net分割算法相比,上述结果均有提升。结论 本文所提HSDF-U-Net算法提升了乳腺超声图像中的病灶分割的精度,具备潜在的应用价值。     

融合上下文和注意力的视盘视杯分割

目的 青光眼会对人的视力造成不可逆的损伤,从眼底图像中精确地分割视盘和视杯是青光眼诊治中的一项重要工作,为有效提升视盘和视杯的分割精度,本文提出了融合上下文和注意力的视盘视杯分割方法（context attention U-Net,CA-Net）。方法 进行极坐标转换,在极坐标系下进行分割可以平衡数据分布。使用修改的预训练ResNet作为特征提取网络,增强特征提取能力。采用上下文聚合模块（context aggregation module,CAM）多层次聚合图像上下文信息,使用注意力指导模块（attention guidance module,AGM）对融合后的特征图进行特征重标定,增强有用特征;使用深度监督思想同时对浅层网络权重进行训练,同时在视杯分割网络中引入了先验知识,约束对视杯的分割。结果 在3个数据集上与其他方法进行对比实验,在Drishti-GS1数据集中,分割视盘的Dice （dice coefficient）和IOU （intersection-over-union）分别为0.981 4和0.963 5,分割视杯的Dice和IOU分别为0.926 6和0.863 3;在RIM-ONE （retinal image database for optic nerve evaluation）-v3数据集中,分割视盘的Dice和IOU分别为0.976 8和0.954 6,分割视杯的Dice和IOU分别为0.864 2和0.760 9;在Refuge数据集中,分割视盘的Dice和IOU分别为0.975 8和0.952 7,分割视杯的Dice和IOU分别为0.887 1和0.797 2,均优于对比算法。同时,消融实验验证了各模块的有效性,跨数据集实验进一步表明了CA-Net的泛化性,可视化图像也表明CA-Net能够分割出更接近标注的分割结果。结论 在Drishti-GS1、RIM-ONE-v3和Refuge三个数据集的测试结果表明,CA-Net均能取得最优的视盘和视杯分割结果,跨数据集测试结果也更加表明了CA-Net具有良好的泛化性能。     

融合型UNet++网络的超声胎儿头部边缘检测

目的 超声胎儿头部边缘检测是胎儿头围测量的关键步骤,因胎儿头部超声图像边界模糊、超声声影造成图像中胎儿颅骨部分缺失、羊水及子宫壁形成与胎儿头部纹理及灰度相似的结构等因素干扰,给超声胎儿头部边缘检测及头围测量带来一定的难度。本文提出一种基于端到端的神经网络超声图像分割方法,用于胎儿头部边缘检测。方法 以UNet++神经网络结构为基础,结合UNet++最后一层特征,构成融合型UNet++网络。训练过程中,为缓解模型训练过拟合问题,在每一卷积层后接一个空间dropout层。具体思路是通过融合型UNet++深度神经网络提取超声胎儿头部图像特征,通过胎儿头部区域概率图预测,输出胎儿头部语义分割的感兴趣区域。进一步获取胎儿的头部边缘关键点信息,并采用边缘曲线拟合方法拟合边缘,最终测量出胎儿头围大小。结果 针对现有2维超声胎儿头围自动测量公开数据集HC18,以Dice系数、Hausdorff距离（HD）、头围绝对差值（AD）等指标评估本文模型性能,结果Dice系数为98.06%,HD距离为1.21±0.69 mm,头围测量AD为1.84±1.73 mm。在妊娠中期测试数据中,Dice系数为98.24%,HD距离为1.15±0.59 mm,头围测量AD为1.76±1.55 mm。在生物医学图像分析平台Grand Challenge上HC18数据集已提交结果中,融合型UNet++的Dice系数排在第3名,HD排在第2名,AD排在第10名。结论 与经典超声胎儿头围测量方法及已有的机器学习方法应用研究相比,融合型UNet++能有效克服超声边界模糊、边缘缺失等干扰,精准分割出胎儿头部感兴趣区域,获取边缘关键点信息。与现有神经网络框架相比,融合型UNet++能充分利用上下文相关信息与局部定位功能,在妊娠中期的头围测量中,本文方法明显优于其他方法。     

European Community policy and the market

Abstract This paper starts with some reflections on the policy considerations and priorities which are shaping European Commission (EC) research programmes. Then it attempts to position the current projects which seek to capitalise on information and communications technologies for learning in relation to these priorities and the apparent realities of the marketplace. It concludes that while there are grounds to be optimistic about the contribution EC programmes can make to the efficiency and standard of education and training, they are still too technology driven.     

一种自适应子融合集成多分类器方法

融合集成方法已经广泛应用在模式识别领域,然而一些基分类器实时性能稳定性较差,导致多分类器融合性能差,针对上述问题本文提出了一种新的基于多分类器的子融合集成分类器系统。该方法考虑在度量层融合层次之上通过对各类基多分类器进行动态选择,票数最多的类别作为融合系统中对特征向量识别的类别,构成一种新的自适应子融合集成分类器方法。实验表明,该方法比传统的分类器以及分类融合方法识别准确率明显更高,具有更好的鲁棒性。     

基于QTE的蒙古文显示机制研究与实现

蒙古语言是中国蒙古族使用的通用语言,由于蒙古文区别于其他文字的书写方式和其自身变形机制等特点,在很多通用的文字处理引擎中都不被支持。在嵌入式产品开发与应用领域中Linux加QTE已经成为流行方式。该文给出了一种在QTE环境上实现基于标准Unicode的蒙古文点阵显示和变形算法, 并自定义了支持蒙古文的QTE组件,扩展了QTE功能,为在Linux加QTE方式的嵌入式体系结构中处理蒙古文提供了一种解决方法。     

基于AD9626的模拟信号采集存储卡设计

自然界的绝大部分信号都是以模拟的形式存在,因此模拟信号的采集转换存储在数字时代十分关键。文章讨论了在雷达信号处理领域基于AD9626的AD采集存储卡的设计原理、硬件结构和程序设计与芯片配置等问题,为今后相关领域的研究提供了可参考的方案。     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

A human-computer interface for non-computer specialists

The COM teleconferencing system was designed to be easy to use for both beginners and people with much computer experience. A number of design choices in organizing the human-computer interface were considered very carefully. These design problems are not unique for teleconferencing applications, but will appear in many other developments of human-computer interfaces for non-computer specialists. This report discusses naming conventions, menu format, user commands, help facility and the treatment of ‘type ahead’ from the users.     

Explanation and prediction: an architecture for default and abductive reasoning

Although there are many arguments that logic is an appropriate tool for artificial intelligence, there has been a perceived problem with the monotonicity of classical logic. This paper elaborates on the idea that reasoning should be viewed as theory formation where logic tells us the consequences of our assumptions. The two activities of predicting what is expected to be true and explaining observations are considered in a simple theory formation framework. Properties of each activity are discussed, along with a number of proposals as to what should be predicted or accepted as reasonable explanations. An architecture is proposed to combine explanation and prediction into one coherent framework. Algorithms used to implement the system as well as examples from a running implementation are given.     

Call for papers Special issue on Modeling and control technologies for civil,energy,and power systems

正The control of civil,energy,and power systems presents significant new challenges for modeling and control theory.The purpose of this special issue is to provide a forum for researchers and practical engineers to discuss the recent advances in modeling and control technology development for civil,energy,and power systems.Prospective authors are invited to submit their original contributions with the focus on theory or applications of modeling,control     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate and promote academic exchange between Chinese and foreign scientists everywhere.     

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正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.comAim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate and promote academic exchange between Chinese and foreign scientists everywhere.