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基于深度学习的眼底图像糖网病变分割方法研究

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基于深度学习的眼底图像糖网病变分割方法研究

作者：黄椿程重庆理工大学

学位级别：硕士

糖尿病性视网膜病变是糖尿病最为常见的微血管并发症之一简称糖网病变,初期症状隐匿而严重时可能导致永久性视力损伤或致盲的风险。因此,对于该病变的早期筛查与干预至关重要。然而,由于眼底摄片设备匮乏、患者增多、专业摄片人员稀缺... 详细信息

糖尿病性视网膜病变是糖尿病最为常见的微血管并发症之一简称糖网病变,初期症状隐匿而严重时可能导致永久性视力损伤或致盲的风险。因此,对于该病变的早期筛查与干预至关重要。然而,由于眼底摄片设备匮乏、患者增多、专业摄片人员稀缺、患者筛查依从性差等因素,该病变的筛查普及率低。为此,现有的眼底图像糖网病变分割任务中存在可训练数据集较小、人工标注难度大、样本分布不均、计算资源成本高等问题,且目前使用深度学习算法对已标注的眼底图像的资源利用率不足,像素级分割的精度仍然有待提高。因此,本文针对眼底图像的糖网病变分割的分割任务为研究对象,在U-Net和多任务学习的基础上展开研究并针对上述问题提出解决方案,为眼底图像分割临床使用奠定基础。本文主要工作包括:(1)提出了一种高质量伪标签生成方法,目的在于最大化利用现有数据集,提供数据集多标签,获得图像更多信息。通过集成学习的方法训练初始伪标签生成的模型,而后将初始伪标签联合Grad-CAM方法的热力图对标签进行修正,使标签准确率在一定的置信度区间范围内,从而得到最终的高质量伪标签。(2)设计了一个标签更新网络,主要为缓解多任务学习过程中任务间梯度不平衡的问题。同时改进多任务U-Net模型,在模型的编码器部分增加设计的标签更新网络模块。在学习过程中不断调整任务间的权重比例,以学习更为通用的特征表示,并在多个开源眼底图像数据集上验证该方法的有效性和普适性。此外,眼底图像数据集所拥有的两个标签分别是像素级标注的分割掩码图像,另一个则是有无病变的二分类标签。(3)提出了一种基于像素级分割的两阶段算法,为进一步提升糖网病变分割的准确度,同时增加高分辨图像训练模型的计算资源利用率。引入糖网病变分级的辅助任务,辅助任务的伪标签由(1)所提出的方法获得,且作为该算法的第一阶段,在第二阶段中主要基于多任务U-Net模型,使用了(2)中设计的标签更新网络进行多标签的特征学习,并调整任务间权重。最后通过模型的对比实验、消融实验和分割结果可视化验证了分割效果至少1.89%以上的有效提升。

关键词：糖网病变分割伪标签生成热力图多任务学习

明中后期至清前中期“上省”“下澳”贸易形态变化研究

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明中后期至清前中期“上省”“下澳”贸易形态变化研究

作者：郑椿琪广州大学

学位级别：硕士

澳门开埠后,形成“上省”“下澳”贸易,闽广商人、揽头因商利下澳与葡商进行贸易,而葡商则上省参加交易会。为了规范葡商人上省进行贸易,明清政府都制定了相应的规定,设置专门的机构及官员进行监管。明中后期,明廷即在澳门设立关卡,在... 详细信息

澳门开埠后,形成“上省”“下澳”贸易,闽广商人、揽头因商利下澳与葡商进行贸易,而葡商则上省参加交易会。为了规范葡商人上省进行贸易,明清政府都制定了相应的规定,设置专门的机构及官员进行监管。明中后期,明廷即在澳门设立关卡,在广州设置“交易会”供商人们“上省”交易商品,作为葡商“上省”贸易的载体;大批闽广商人作为居澳葡商的中介商人,下澳贸易谋取利益,基于“上省”“下澳”贸易发展出规模较大的海洋贸易。明清交替时期,由于政局动荡,明廷海洋政策的收缩以及国际环境的风起云涌,省澳间的贸易备受打击。1640年,崇祯帝禁止葡商上省进行贸易,澳门的贸易也陷入困境。在清政府的怀柔政策下,澳葡获得了贸易的机会。由于清初期藩王势力强劲,下澳贸易被藩王控制下的王商所垄断,而王商即成为下澳贸易的主体。康熙开海后,清政府于沿海地区设立四海关,并且试图将私人海上贸易转变为以国家为基础的海洋贸易。雍正年间,澳门进入额船贸易时代,澳门的海上贸易重新恢复。清乾隆二十四年(1759年),清政府实行住冬政策,其规定外商上省下澳需由广州十三行行商承办,西洋商人需在规定的时间下澳居住,在贸易旺季上省贸易,洋商于省城的业务交由广州十三行商人代理,“上省下澳”贸易制度形成,“上省下澳”形成了一体贸易形态。广州十三行商人及澳商在外商的“上省”贸易中充当中介作用,促进“上省下澳”贸易的发展。明中后期至清前中期,“上省”及“下澳”贸易的主体因政策的变化、朝代的更迭以及大航海时代国际格局的演变而发生变化。

关键词：上省下澳居澳葡商省城广州澳门

昆明市主城区公益性社会体育指导员服务能力构成及提升策略研究

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昆明市主城区公益性社会体育指导员服务能力构成及提升策略研究

作者：郭椿义云南师范大学

学位级别：硕士

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面向图数转化的曲线提取与细化神经网络

中国图象图形学报 2024年第4期29卷 1030-1040页

作者：周其当刘春晓吕金龙冯才博浙江工商大学信息与电子工程学院杭州310018 浙江工商大学计算机科学与技术学院杭州310018

目的曲线图是数据呈现的重要形式,但在没有原始数据的情况下难以查询其中的具体数值。现有的图数转化算法需要大量的人工辅助操作去除图表中网格线等干扰,具有机械重复性且需大量人力的缺点。另外,图像压缩与缩放等攻击会降低图像质量... 详细信息

目的曲线图是数据呈现的重要形式,但在没有原始数据的情况下难以查询其中的具体数值。现有的图数转化算法需要大量的人工辅助操作去除图表中网格线等干扰,具有机械重复性且需大量人力的缺点。另外,图像压缩与缩放等攻击会降低图像质量,导致图数转化的准确度进一步降低。为了解决上述问题,本文提出了一个基于曲线提取与细化神经网络的图数转化算法。方法首先,提出了基于侧结构引导与拉普拉斯卷积的曲线提取神经网络(side structure guidance and Laplace convolution based curve extraction neural network,SLCENet),以轻量化的模型解决了现有曲线提取方法中的池化操作导致的边界模糊问题,提高了曲线提取的准确度。其次,为了减小曲线线宽对图数转化造成的误差,并平衡计算复杂度和准确度,设计了10个能够反映曲线走势的特征,提出了基于曲线走势特征和多层感知机的曲线细化方法(curve trend features and MLP based curve thinning method,CMCT),实现了曲线细化的高精度。最后,利用PaddleOCR(paddle optical character recognition)定位并识别坐标轴上的坐标标签,建立起坐标轴坐标与像素坐标的变换关系,通过坐标变换完成图数转化任务。结果在曲线提取方面,本文方法 SLCENet的全局最优阈值指标(optimal dataset scale,ODS)达到了0.985,在分辨率为640×480像素的图像上的运行速度达到了0.043 s/幅,在兼顾曲线提取准确度和运行速度的情况下达到了最好的性能。在图数转化方面,本文方法的归一化均值误差(normalized mean error,NME)达到了0.79,运行速度达到了0.83 s/幅。结论提出的方法实现了全自动高精度的图数转化目标。与现有方法相比,在保持较小计算量的情况下兼具准确度高和运行速度快的特点,摆脱了图数转化需要大量人工交互辅助的限制。

关键词：曲线图数据转化曲线提取曲线细化拉普拉斯卷积卷积神经网络(CNN)

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结合图像块比较与残差图估计的人脸伪造检测

中国图象图形学报 2024年第2期29卷 457-467页

作者：冯才博刘春晓王昱烨周其当浙江工商大学计算机科学与技术学院杭州310018 浙江工商大学信息与电子工程学院杭州310018

目的由于不同伪造类型样本的数据分布差距较大,现有人脸伪造检测方法的准确度不够高,而且泛化性能差。为此,本文引入“图像块归属纯净性”和“残差图估计可靠性”的概念,提出了基于图像块比较和残差图估计的人脸伪造检测方法。方法除... 详细信息

目的由于不同伪造类型样本的数据分布差距较大,现有人脸伪造检测方法的准确度不够高,而且泛化性能差。为此,本文引入“图像块归属纯净性”和“残差图估计可靠性”的概念,提出了基于图像块比较和残差图估计的人脸伪造检测方法。方法除了骨干网络,本文的人脸伪造检测神经网络主要由纯净图像块比较模块和可靠残差图估计模块两部分组成。为了避免在同时包含人脸和背景像素的图像块上提取的混杂特征对于图像块比较的干扰,纯净图像块比较模块中选择只包含人脸像素的纯净人脸图像块和只包含背景像素的纯净背景图像块,通过比较两种图像块纯净特征之间的差异来检测伪造图像,图像块的纯净性保障了特征提取的纯净性,从而提高了特征比较的鲁棒性。考虑到靠近伪造边缘的像素比远离伪造边缘的像素具有较高的残差估计准确度,本文在可靠残差图估计模块中根据像素到伪造边缘的距离设计了一个距离场加权的残差损失来引导网络的训练过程,使网络重点关注输入图像与对应真实图像在伪造边缘附近的差异,对于可靠信息的关注进一步增强了伪造检测的鲁棒性。结果在FF++(FaceForensics++)数据集上的测试结果显示:与对比算法中性能最好的F2Trans-B相比,本文方法的准确率和AUC(area under the ROC curve)指标分别提高了2.49%和3.31%,在FS(FaceSwap)与F2F(Face2Face)两种伪造数据上的准确率指标分别提高了6.01%和3.99%。在泛化性能方面,与11种已有方法在交叉数据集上的测试结果显示:本文方法与其中性能最好的方法相比,在CDF(Celeb-DF)数据集上的视频AUC指标和图像AUC指标分别提高了1.85%和1.03%。结论与对比方法相比,由于提高了特征信息的纯净性和可靠性,本文提出的人脸图像伪造检测模型的泛化能力和准确率优于对比方法。

关键词：人脸图像伪造检测深度伪造多任务学习泛化性能像素级监督卷积神经网络

基于自注意力机制TCN-BiGRU的交通流预测

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电子测量技术 2024年第8期47卷 61-68页

作者：郝椿淋张剑上海工程技术大学航空运输学院上海201620

为更精准地预测道路交通流,本文提出了基于自注意力机制TCN-BiGRU的交通流预测模型。该预测模型首先利用时间卷积网络(TCN)的卷积特性跨时间步的提取交通流数据中的时间相关性;其次,利用BiGRU双向捕捉交通流的时间相关特性,经过更新门... 详细信息

为更精准地预测道路交通流,本文提出了基于自注意力机制TCN-BiGRU的交通流预测模型。该预测模型首先利用时间卷积网络(TCN)的卷积特性跨时间步的提取交通流数据中的时间相关性;其次,利用BiGRU双向捕捉交通流的时间相关特性,经过更新门和复位门后更全面的提取交通流的时间特性;考虑到双向门控循环单元在双向计算过程中存在有并行性较低和部分特征无法捕捉的情况,引入自注意力机制能够让模型能够注意到全局中不同输入之间的相关性,让模型能够不受序列长度限制的特征捕捉的难题,最大限度的保留特征进而提高模型的鲁棒性,最终得到交通流的预测值。为验证模型的适用性,本文选取真实的交通数据进行多组预测对比实验,在单一路段将预测结果与基准模型和多路段的经典模型以及消融进行对比,结果表明基于自注意力机制TCN-BIGRU对于多特征的单一路段或多路段的预测结果表现为:单一路段的MAE,MAPE/%,R^(2)平均值分别为15.91,10.89,0.976;多路段的MAE,MAPE/%,R^(2)分别为19.62,13.53,0.982,具有较好的预测效果,所建立的组合预测模型在预测精度上表现出更好的水平,为交通流的预测提供了良好的参考价值。

关键词：交通流时间卷积网络双向GRU 自注意机制

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往事如歌

广州文艺 2024年第4期 89-99页

作者：周其伦

一这两年，江尚行一直想结合自己的一段经历来构思一篇小说，以他和陈俊杰之间几十年关系的变化来展现这个时代的某些变革。原本想着恐怕自己把握不好，他写小说一直都不擅长人物描写，但是不写出来又于心不甘，就这样踅摸来踅摸去，折...

一这两年，江尚行一直想结合自己的一段经历来构思一篇小说，以他和陈俊杰之间几十年关系的变化来展现这个时代的某些变革。原本想着恐怕自己把握不好，他写小说一直都不擅长人物描写，但是不写出来又于心不甘，就这样踅摸来踅摸去，折磨得他心里发焦。陈俊杰比他大两岁，1974年5月，两人来到农村插队时才算真正相识，那年江尚行17岁。说是下农村后他们才算认识，这个说法似乎也不恰当，打小他们就是一个厂的子弟，又居住在同一个居民段，下乡以前肯定是多次碰见过的，也大体知道对方是双江船厂的子弟，所以这里说的下乡那天他们才算相识，其实就是从那一天起，两人才开始有了对话的意思。

关键词：

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面向目标检测的视觉注意机制波段选择研究

光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 266-274页

作者：杨桄金椿柏任春颖刘文婧陈强空军航空大学吉林长春130022 中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130102

近年来,波段选择在高光谱图像降维处理中得到了广泛地应用,然而常用的数据降维方法并没能将与人类视觉系统相关的信息进行有效利用,如果将人类与生俱来的视觉注意机制能力应用到高光谱图像中目标的视觉显著性特征的增强或识别,对于高光... 详细信息

近年来,波段选择在高光谱图像降维处理中得到了广泛地应用,然而常用的数据降维方法并没能将与人类视觉系统相关的信息进行有效利用,如果将人类与生俱来的视觉注意机制能力应用到高光谱图像中目标的视觉显著性特征的增强或识别,对于高光谱图像的目标检测研究无疑会产生相当的促进作用。研究提出引入视觉注意机制理论应用于波段选择研究,构建面向目标检测应用的视觉注意机制波段选择模型。通过分析计算波段图幅的目标与背景的可识别程度,量化所在波段对地物目标与背景的判别能力,提出了基于目标视觉可识别度的波段选择方法;利用LC显著性算法进行空间域的视觉显著性目标分析,计算背景与目标的显著性差异绝对值,提出基于LC显著目标结构分布的波段选择方法。将这两种方法结合提出的改进子空间划分方法,建立面向目标检测的视觉注意机制波段选择模型,并经高光谱遥感AVIRIS San Diego公开数据集进行目标检测实验验证,结果表明所提出的基于视觉注意机制的波段选择模型对于目标检测应用具有较好的检测效果,实现了数据降维和高效的计算处理。

关键词：波段选择视觉注意机制可识别度显著性算法目标检测

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高空高马赫数侧向喷流数值模拟

兵器装备工程学报 2024年第4期45卷 147-153页

作者：高椿宇王学德南京理工大学南京210094

高空环境下,侧向喷流在飞行器的姿态转换及热防护方面起到关键作用,同时也由于来流稀薄,直接模拟蒙特卡洛方法(DSMC)对侧向喷流干扰流场的模拟具有很好的适用性。在非结构网格计算的DSMC数值算法的基础上,针对喷流的高密度区及激波区提... 详细信息

高空环境下,侧向喷流在飞行器的姿态转换及热防护方面起到关键作用,同时也由于来流稀薄,直接模拟蒙特卡洛方法(DSMC)对侧向喷流干扰流场的模拟具有很好的适用性。在非结构网格计算的DSMC数值算法的基础上,针对喷流的高密度区及激波区提出了一种自适应网格技术,可以用于对高空稀薄区的大气来流与侧向喷流的干扰流场进行模拟预测。通过模拟二维平板侧向喷流,对编制的算法可靠性进行验证,研究了时间步长对流场模拟结果的影响及其数值的选取原则,并模拟计算了不同喷流/来流压力比下的复杂干扰流场结构和气动力的变化规律。

关键词：稀薄大气自适应侧向喷流干扰流场