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随着多模态医学图像在临床诊疗工作中的普及,建立在时空相关性特性基础上的融合技术得到快速发展,融合后的医学图像不仅可以保留各模态源图像的独有特征,而且能够强化互补信息、便于医生阅片.目前大多数方法采用人工定义约束的策略来实现特征提取和特征融合,这容易导致融合图像中部分有用信息丢失和细节不清晰等问题.为此,提出一种基于预训练模型特征提取的双对抗融合网络实现MR-T1/MR-T2图像的融合.该网络由一个特征提取模块、一个特征融合模块和两个鉴别网络模块组成.由于已配准的多模态医学图像数据集规模较小,无法对特征提取网络进行充分的训练,又因预训练模型具有强大的数据表征能力,故将预先训练的卷积神经网络模型嵌入到特征提取模块以生成特征图.然后,特征融合网络负责融合深度特征并输出融合图像.两个鉴别网络通过对源图像与融合图像进行准确分类,分别与特征融合网络建立对抗关系,最终激励其学习出最优的融合参数.实验结果证明了预训练技术在所提方法中的有效性,同时与现有的6种典型融合方法相比,所提方法融合结果在视觉效果和量化指标方面均取得最优表现. 相似文献
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【应用背景】500米口径球面射电望远镜(FAST)是国家“十一五”重大科技基础设施建设项目。随着FAST的落成,如何对外提供观测服务,成为FAST必须要解决的关键需求。【方法】文章首先介绍了FAST对外开放的技术需求和面临的挑战,然后介绍信息系统的框架结构及功能模块,主要包括用户管理、内容管理、观测申请评审、项目管理、数据中心五个核心模块及辅助模块。【结论】经过用户实际使用,FAST科学观测项目管理信息系统的应用效果符合预期,有效满足了FAST对外开放的功能需要,提升了观测运行效率。 相似文献
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由于蜂蜜具有广泛的生物活性,因此在我国长期被视为药食同源食品。蜜蜂在采集酿造花蜜过程中,会不断向花蜜中添加各种物质,从而加快花蜜向蜂蜜的转变。蜂蜜中含有淀粉酶、蔗糖转化酶、葡萄糖氧化酶、β-葡萄糖苷酶、过氧化氢酶、磷酸酯酶等多种酶,它们大多来源于蜜蜂咽下腺分泌,也有少量来源于植物的花蜜或花粉。蜂蜜中的酶在蜂蜜酿造过程中发挥着不可或缺的作用,是花蜜转变为蜂蜜的关键物质,同时也是蜂蜜质量控制和品质评价的重要指标。本文对蜂蜜中主要的几种酶进行了介绍,并对其在蜂蜜品质(新鲜度、糖浆掺假和热加工等)监测中的研究进展进行了详细的综述,以期为酶活指标在蜂蜜质量控制中的进一步应用和蜂蜜品质评价体系的完善提供参考。 相似文献
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