变分自编码的分层解耦卷积脑肿瘤分割网络

三维卷积神经网络处理图像分割精度高,可以保留更多空间信息,有效解决标签不平衡问题,但存在参数量大的缺点．针对目前三维脑肿瘤分割网络内存资源占用大、硬件设备要求高、计算效率低的问题,将传统3DUNet网络中的3D卷积替换为分层解耦卷积,能够降低空间环境的计算复杂度和内存占用量,在不提高计算量的前提下显著提高分割精度,提高网络性能．为解决传统自编码器不能自主生成数据的问题,使用结合深度学习和统计学习的变分自编码器,在编码器结果中加入高斯噪声,使得编码器对结果具有鲁棒性,在编码器中加入概率分布防止过拟合,提高算法的泛化性能．采用三线性插值在三维离散采样数据的张量积网格上进行线性插值,有效避免线性方程组不断增大导致计算时间过长的问题．通过对损失函数加权混合,避免梯度弥散时出现学习速率下降现象,解决小区域分割不平衡问题,减少局部性能最优,使网络保持较高运算速度的同时有效提高分割精度,在有限内存空间最大化网络特征提取能力．在脑肿瘤公开数据集BraTS2019上的实验结果表明,该网络在增强型肿瘤、全肿瘤、肿瘤核心上的Dice值分别可达78.02%、90.05%和83.14%,参数量仅为0.30×10...     

小波域Wiener滤波器信号的去噪方法

提出采用小波域上的经验Wiener滤波器对信号进行去噪,得到优于小波闽值法的去噪效果．引入平移不变小波,较好地抑制了信号中的伪吉伯斯震荡．结果表明,将小波域上的经验维纳滤波器与平移不变小波相结合进行去噪,所得到的效果是最佳的．     

基于SRD感受野自调节的肺炎病灶检测

随着深度学习的发展,采用卷积神经网络诊断肺炎的方法受到广泛关注,但对肺炎区域检测的研究还十分欠缺.现有方法的特征提取网络需要大量参数和计算,以及巨大的存储资源和算能,同时因其无法自动调节感受野的大小,导致难以适用于胸部X光片(chest X-ray,CXR)中病灶区域大小不一的问题.为解决这些问题,本文提出一种基于自调...     

射频消融下的超声温度成像的可靠性评估

探讨超声温度成像中回波时移图像和背向散射能量(CBE)图像的可靠性。准备四块猪肝作为样本,利用射频消融系统加热3 min,并在组织样本的正前方放置红外成像仪,作为温度成像的参考,观看其回波时移图像和CBE成像,以此来评估两种超声成像方法在可靠性。实验结果表明超声回波时移图像仅当温度在45℃温度以下时,才可准确反映消融区域,CBE图像在整个加热过程中一直表现良好的优势,比超回波时移图像稳定性更好,可以作为描述温度分布场的参考工具。     

基于通用DSP的红外焦平面视频图像数字预处理系统

为改善红外焦平面阵列探测器成像质量,提出了以高速数字信号处理器为核心的红外焦平面视频图像数字预处理系统,给出了系统的硬件框图和红外图像处理的主要算法实现,对系统的功能、工作过程和关键性技术进行了分析说明.测试结果表明,该系统的积分时间在0.5-5ms内可调,帧频在25-50Hz可调处理延时不超过2ms,实时性和稳定性好,可以作为多种型号军用红外探测器的后处理电路,具有一定的通用性.     

基于跨尺度随机游走的立体匹配算法

传统的立体匹配算法大都基于两幅图像像素点或者局部块的对应性,在单一尺度下求取视差图,但这不能很好地建模低纹理及重复纹理区域的对应关系,致使获得的视差图精度有限。为了改善上述问题,考虑到人眼视觉系统在不同尺度上处理所接收到的视觉信号,提出了跨尺度的重启动与随机游走算法。首先计算场景图像的匹配代价,其次利用超像素分割进行快速初始聚合,然后使用重启动与随机游走算法对其进行全局上的优化,最后采用跨尺度模型实现匹配代价的有效融合更新,继而获取场景图像的视差图。在Middlebury数据集上的实验仿真结果表明,相较于传统的跨尺度立体匹配算法,该算法能够有效地将场景图像在所有区域及非遮挡区域的加权平均误匹配率分别降低1个百分点和3个百分点,获得高精度的视差图。     

基于级联卷积神经网络的服饰关键点定位算法

随着深度学习的发展,使用深度卷积神经网络进行关键点定位受到了广泛关注.虽然在人体姿态、人脸识别等多个方面的关键点定位技术已经获得了长足的发展,但是应用于服饰的关键点定位由于其图像背景以及姿态等的多变性依然面临很大的挑战.服饰关键点定位技术在电商以及时尚搭配等方面有很大应用价值,本文将关键点定位应用于时尚领域,提出一种基于级联卷积神经网络的服饰关键点定位算法.该算法的目的是通过级联的两级卷积神经网络,实现对服饰关键点的初步定位以及对困难关键点的定位调整.算法的第1级以深度残差网络作为特征提取网络,在特征金字塔结构中引入空洞卷积,解决高层特征图感受野大但是空间分辨率低的问题,从而保留更多图像底层细节信息,实现对关键点的初步定位;第2级将第1级网络得到的定位结果作为关键点之间的结构先验,结合沙漏网络提取多尺度特征,对困难关键点进行精细调整,进一步提高定位精度.实验选用2018Fashion AI服饰关键点定位数据集进行训练和测试,将该数据集中对服饰关键点定位的平均归一化误差结果降低到3.56%,充分验证了算法的有效性.与几种常见关键点定位算法进行对比,本文算法在服饰关键点定位任务中取得最好效...     

基于隐马尔可夫模型的单音及和弦钢琴指法自动标注（英文）

提出了一种基于隐马尔可夫模型的用于双手的钢琴指法标注方法.在隐马尔可夫模型中,指法的形式是隐藏状态,乐谱的音符是输出状态.方法主要包含两个步骤:确定隐马尔可夫模型的转移概率矩阵和输出概率矩阵,以及使用维特比算法寻找对应于音符序列的概率最大的指法序列.所提方法中的隐马尔可夫模型可以同时处理单音以及和弦.同时方法的有效性也通过真实的钢琴乐谱得到了验证.     

基于偏最小二乘回归建模的探讨

从工程应用的角度介绍了一种新的回归方法-偏最小二乘回归，分析了传统最小二乘回归所不具有的特点，数值实例研究表明偏最小二乘回归能在自变量间存在强相关的情况下建立模型，介最小二乘回归不能，同时，电路成品率估计研究表明，在较少样本点的情况下，利用偏最小二乘回归模型进行成品率估计是行之有效的，其预测精度能满足实际电路设计和分析的要求，且大大扰于最小二乘回归。