国内外润滑油专利格局分析

全球润滑油市场竞争不断加剧,我国作为全球润滑油市场需求高速增长的国家之一,受到发达国家润滑油生产企业的青睐。他们利用专利这把利器,控制技术,垄断市场。我国企业如何应对？文章介绍了润滑油领域专利技术的分布格局,以为这类企业选择主攻方向提供一些参考。全球润滑油专利技术进入成熟期,产出平稳,高度集中在日、美等发达国家,中国作为近年来专利申请增长最快的国家,已成为跨国润滑油生产企业竞相争夺的焦点。     

长庆油田原油管线泄漏应急处置方法与实践

从长庆油田管道运行现状及失效情况统计分析入手,介绍了长庆油田实行的管线泄漏预防控制体系,由于油气泄漏具有突发性的特点,后果及影响会随处置时间的延长而放大,发现事故后报送是否及时、组织调度是否到位、抢险处置是否得当、补救措施是否有效,均对事件的影响及后果起着决定性作用。对于原油的泄漏应急处置首先应开展泄漏源截断,然后再结合地形特点进行拦收油工作,及时对泄漏事件进行控制,并尽量消除对环境的影响。     

基于不同超声成像的甲状腺结节良恶性判别

为实现更为准确的甲状腺结节良恶性超声图像诊断,避免不必要的穿刺或活检手术,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的常规超声成像和超声弹性成像的特征结合方法,提高了甲状腺结节良恶性分类准确率。首先,卷积网络模型在大规模自然图像数据集上完成预训练,并通过迁移学习的方式将特征参数迁移到超声图像域用以生成深度特征并处理小样本。然后,结合常规超声成像和超声弹性成像的深度特征图形成混合特征空间。最后,在混合特征空间上完成分类任务,实现了一个端到端的卷积网络模型。在1156幅图像上进行实验,所提方法的准确率为0.924,高于其他单一数据源的方法。实验结果表明,浅层卷积共享图像的边缘纹理特征,高层卷积的抽象特征与具体的分类任务相关,使用迁移学习的方法可以解决数据样本不足的问题;同时,弹性超声影像可以对甲状腺结节的病灶硬度进行客观的量化,结合常规超声的纹理轮廓特征,二者融合的混合特征可以更全面地描述不同病灶之间的差异。所提方法可以高效准确地对甲状腺结节进行良恶性分类,减轻患者痛苦,给医生提供更为准确的辅助诊断信息。     

回应气候的绿色校园建构 ——基于被动式绿色理念的南京岱山初级中学设计

基于被动式绿色设计理念,在南京岱山初级中学总体设计方面注重建筑体适应性的"生态融入",提出了有效应对复杂地形与地域气候特征的策略;在建筑形式方面研究了构造、节能与造型的一体化设计,探索了外部形式对内部空间环境的自然调节和优化技术;在技术应用方面采用了装配式结构技术与BIM设计结合的施工方式,最大化实现了全过程的绿色建造,以期不忘"绿色"初心,建构美好校园。     

基于面部特征图对称的人脸正面化生成对抗网络算法

目前人脸正面化研究主要解决人脸偏转问题,而对监控视频等现实场景中同时受偏转和俯仰变化影响的侧脸的正面化生成关注较少,针对这个问题和多角度侧脸生成的正面人脸图存在身份信息保留不全的问题,提出了一种基于特征图对称模块和眼周特征保留损失的生成对抗网络(GAN).首先,根据人脸对称性先验,提出特征图对称模块,先使用人脸关键点检...     

基于深度学习的牙齿嵌塞自动判别方法

食物嵌塞是口腔常见病征,容易引发局部牙龈红肿、溢脓、龋齿等口腔问题,给患者带来极大的痛苦和不便。目前临床上难以自动筛查嵌塞牙齿,且传统的锥形束CT重建方法的准确度及精度均有待提高。提出一种牙齿嵌塞自动化判断的方法,对牙齿模型进行单个牙体的精准分割,在U-Net网络的基础上使用KPConv卷积核代替二维卷积核来构建分割网络,并使用图割方法优化分割结果。同时,采用平面拟合的方法将分割后的牙齿模型投影到水平和竖直平面上,在平面上求出牙齿嵌塞特征,并利用支持向量机根据所求特征对牙齿的嵌塞情况进行判断。通过充分利用样本模型的几何结构信息,设计简化牙齿模型的几何采样及包含牙齿几何结构约束的图割方法提高网络模型的运算时间及精度。实验结果表明,该方法对牙齿模型的分割准确率为92%,对牙齿嵌塞的判断正确率为81%,能够为医生提供辅助诊断。     

面向急性缺血性脑卒中CT到MRI的图像生成

急性缺血性脑卒中病灶很容易在磁共振成像(MRI)上表现为高信号区域。相较于MRI,计算机断层扫描(CT)成像速度快、价格低,不易受金属植入物干扰,但CT对缺血性脑卒中病灶不敏感,通常在CT上难以确定病灶的位置,且CT包含的信息量比MRI少。考虑到速度与可用性的提升以及成本的降低,为了以CT生成的MRI代替真实的MRI对急性缺血性脑卒中进行诊断,提出一种CT到MRI的跨模态图像生成算法。首先,利用影像组学在CT上确定病灶区域并提取影像组学特征,筛选出信息增益最大的特征并可视化,然后将该特征图与CT一同作为生成对抗网络的输入。生成对抗网络在pix2pix生成器中引入残差块,鉴别器采用PatchGAN。最后在损失函数中引入病灶特征相似性损失函数,更加关注病灶区域的相似性。经两名放射科医生的主观判断与评估指标的客观分析,结果表明,该算法生成的MRI与真实MRI相似性极高,且病灶位置正确,形状相似,可为医生的诊疗提供帮助。     

结合分段频域和局部注意力的超声甲状腺分割

目的 超声检查是诊断甲状腺疾病的主要影像学方法之一,但由于超声图像中斑点强度具有随机性、组织器官复杂等问题,导致甲状腺在不同数据源间的形态、大小和纹理差异性较大,容易导致观察者视觉疲劳。针对甲状腺超声成像存在斑点强度随机性以及周边组织复杂性的问题,为了更准确地描述出器官与病理性病变的解剖边界,提出一种基于频域增强和局部注意力机制的甲状腺超声分割网络。方法 针对原始数据采用高低通滤波器获取高低频段的图像信息,整合高频段细节特征与低频段边缘特征,增强图像前背景的对比度,降低图像间的差异性。根据卷积网络中网络深度所提取特征信息量的不同,采用局部注意力机制对高低维特征信息进行自适应激活,增强低维特征的细节信息,弱化对非目标区域的关注,增强高维特征的全局信息,弱化冗余信息对网络的干扰,增强前背景分类以及对非显著性目标检测的能力。采用金字塔级联空洞卷积获取不同感受野的特征信息,解决数据源间图像差异较大的问题。结果 实验结果表明,本文方法在11~16 MHz时采集的16个手绘甲状腺超声公开数据集中,通过10折交叉验证显示准确率为0.989,召回率为0.849,精准率为0.940,Dice系数为0.812,效果优于当前其他医学图像分割网络。通过消融实验,证明本文的几个模块对超声图像分割确实具有一定的提升效果。结论 本文所提分割网络,结合深度学习模型及传统图像处理模型的优点,能较好地处理超声图像随机斑点并且提升非显著性组织分割效果。