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基于图注意力网络和集成学习的胃癌患者生存预测方法

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基于图注意力网络和集成学习的胃癌患者生存预测方法

作者：王星喆吉林大学

学位级别：硕士

胃癌是全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一,其早期无明显症状,通常确诊即是晚期。精准的生存预测有助于辅助医生提供个性化诊疗方案,对提高患者生存率至关重要。随着人工智能技术的快速发展,深度学习为胃癌患者生存预测准确性不足问... 详细信息

胃癌是全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一,其早期无明显症状,通常确诊即是晚期。精准的生存预测有助于辅助医生提供个性化诊疗方案,对提高患者生存率至关重要。随着人工智能技术的快速发展,深度学习为胃癌患者生存预测准确性不足问题的充分解决开辟了广阔空间。聚焦人工智能技术应用,如何充分利用胃癌患者包含临床数据、生物标志物数据和影像学数据三种数据的多模态数据,提升生存预测准确率,成为研究的核心和关键。但是,当前研究领域内一定程度上存在着仅使用多模态数据中的一种或两种,因而不能全面表示患者信息的情况;同时,不当的数据处理方式阻碍了对患者信息的充分利用;此外,粗糙的数据融合策略束缚了多模态数据中重要信息的表达。这些问题和挑战制约了生存预测准确率的提升。本文围绕胃癌患者的生存预测准确率问题,深入研究了深度学习技术在领域内的应用,坚持问题导向,从胃癌患者多模态数据的充分合理利用角度探索预测性能提升方法,提出了基于通道注意力的WSI图像特征提取方法、基于图注意力网络和集成学习的胃癌患者生存预测方法。主要内容如下:(1)提出了基于通道注意力的WSI图像特征提取方法。为了有效处理包含数十亿像素的WSI图像并提炼出与癌症相关的重要信息,本研究首先将每张WSI图像分割成多个512×512像素的小图像块,随后通过一个预先定义的评分机制筛选出评分大于0的图像块,将选定的图像块经过灰度转换和数据增强后,采用通道注意力机制自适应调整各图像块的权重,最终得到代表整张WSI图像中癌症相关信息的三维张量。(2)提出了基于图注意力网络的多模态数据融合方法。为了充分挖掘和整合患者多模态数据中的信息,本研究将代表多模态数据信息的特征向量作为图注意力网络中的节点,每个节点通过边与所有节点相连,利用注意力机制和多头注意力机制自适应调整边上的权重系数,在特征向量之间的信息交换中实现了不同数据模态之间的深度融合。(3)提出了基于集成学习的预测性能提升方法。为了优化模型的胃癌患者生存预测性能,本研究采用集成学习策略,将图注意力网络融合后的多模态数据和残差神经网络处理后的WSI图像分别独立应用于预测任务中,通过加权相加的方式,整合两种模型的预测结果来提高预测性能。(4)整合以上方法提出了胃癌患者生存预测模型MFSurv。该模型综合利用了患者的临床数据、生物标志物数据和影像学数据,通过先进的深度学习技术,实现了多模态数据的充分利用。首先将不同模态的数据处理并转换成统一的向量表示形式,然后通过图注意力网络实现数据的深度融合,最后采用集成学习方法进一步提升模型的预测准确性和稳定性。为了验证模型的预测性能,本研究采取了严谨的实验流程和细致的数据分析,从多个角度考察了模型设计的合理性和有效性。实验结果表明,MFSurv模型在预测胃癌患者生存风险的任务中C-index为0.760,与当前最优模型相比,实现了2.15%的性能提升,证明了本研究方法的先进性和应用潜力。

关键词：胃癌生存预测通道注意力图注意力网络集成学习

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思维导图在初中英语阅读教学中的应用研究

思维导图在初中英语阅读教学中的应用研究

作者：臧喆南京信息工程大学

学位级别：硕士

基于自注意力和自蒸馏的甲状腺结节恶性C-TIRADS危险分层检测方法

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基于自注意力和自蒸馏的甲状腺结节恶性C-TIRADS危险分层检测方法

作者：陈幸喆南昌大学

学位级别：硕士

数字普惠金融对我国制造业绿色全要素生产率影响的实证研究

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数字普惠金融对我国制造业绿色全要素生产率影响的实证研究

作者：于英喆上海师范大学

学位级别：硕士

基于深度学习的高动态范围视频生成算法的研究与实现

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基于深度学习的高动态范围视频生成算法的研究与实现

作者：曾庆喆北京邮电大学

学位级别：硕士

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秸秆饲草方捆捡拾装置设计与试验研究

秸秆饲草方捆捡拾装置设计与试验研究

作者：王云喆吉林大学

学位级别：硕士

我国是畜牧业大国,牧草产业体量大,2023年国内饲草总产量达到1.26万吨;同时,我国是生物质资源大国,2021年全国农作物秸秆利用量为6.47亿吨;在牧草和秸秆收获过程中,由于牧草捆和秸秆捆体积大、质量高,人工搬运困难,亟需发展机械化捡拾... 详细信息

我国是畜牧业大国,牧草产业体量大,2023年国内饲草总产量达到1.26万吨;同时,我国是生物质资源大国,2021年全国农作物秸秆利用量为6.47亿吨;在牧草和秸秆收获过程中,由于牧草捆和秸秆捆体积大、质量高,人工搬运困难,亟需发展机械化捡拾装备。针对以上问题,有必要对牧草捆和秸秆捆机械化捡拾装备进行研制。本文以大方捆捡拾码垛机的捡拾部件为研究对象,采用理论分析、计算机仿真模拟和台架试验相结合的方法,分析了捡拾部件的捡拾原理,确定了大方捆捡拾部件总体方案及关键零部件结构参数,搭建了方草捆捡拾试验台,开展了苜蓿草捆和玉米秸秆捆捡拾效果的台架试验,并对大方捆捡拾装置的作业参数进行了优化,为后续整机研制提供参考。本文的主要研究内容和结论如下:(1)基于物料属性进行了大方捆捡拾部件设计针对大方捆捡拾部件的两种典型作业对象,对苜蓿草捆和玉米秸秆捆进行物料属性试验,分别测定苜蓿草捆和玉米秸秆捆的摩擦特性,为后续设计提供数据支撑;确定了大方捆捡拾装置的总体方案,并设计了捡拾悬臂和车架;使用拓扑优化方法优化了捡拾悬臂,优化后捡拾悬臂最大变形为1.77 mm,降低27.46%;最大应力为151.78 MPa,降低75.57%,有效提高了捡拾悬臂的力学性能;使用有限元方法进行了车架的模态分析以确定车架振动特性。(2)大方捆捡拾装置关键零部件设计分析了大方捆捡拾部件中钉齿链条的作业过程,建立了大方捆捡拾过程钉齿的运动模型和捡拾过程力学模型;针对钉齿与大方捆之间摩擦力不足的问题,设计了不同参数的钉齿,并对设计的钉齿链条进行了有限元分析。(3)捡拾台架试验与结构参数优化搭建了方草捆捡拾试验台,针对苜蓿草捆和玉米秸秆捆,进行了多工况下的钉齿参数优化试验,优化了钉齿结构参数,得到钉齿最优参数为顶角44°,花纹凸起高度2 mm,为作业参数优化奠定了基础。(4)捡拾台架试验与运动参数优化采用单因素试验和正交试验方法,选取完成苜蓿草捆和玉米秸秆捆捡拾所需的链条移动距离以及捡拾作业功耗为试验指标,以捡拾前进速度、链轮转速和捡拾倾角为试验因素,进行了捡拾台架试验,确定了各试验因素对捡拾效果的影响规律和显著性顺序,建立链条移动距离和捡拾作业功耗的回归模型,确定最优捡拾运动参数,并对最优参数进行了捡拾性能验证试验。

关键词：草捆捡拾机秸秆捆捡拾设计试验研究

视觉Transformer中基于注意力机制的轻量化方法研究

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视觉Transformer中基于注意力机制的轻量化方法研究

作者：卞喆吉林大学

学位级别：硕士

计算机视觉是人工智能中一个重要的研究领域,它旨在利用算法和技术,使计算机能够从图像或视频中获取信息,并对这些信息进行分析和理解。随着时代的发展和技术的进步,计算机视觉的重要性也日益凸显,其应用遍及各行各业,对商业、娱乐、医... 详细信息

计算机视觉是人工智能中一个重要的研究领域,它旨在利用算法和技术,使计算机能够从图像或视频中获取信息,并对这些信息进行分析和理解。随着时代的发展和技术的进步,计算机视觉的重要性也日益凸显,其应用遍及各行各业,对商业、娱乐、医疗等领域产生广泛的影响。视觉Transformer自被提出以来,由于其优异的表现,在计算机视觉领域逐渐得到广泛的应用,但是由于其注意力机制的特性,在训练和测试时往往需要高昂的计算资源。这也导致其在处理视频、高分辨率图像等任务上需要大量的资源,并且难以部署到边缘设备上。近年来很多研究人员针对视觉Transformer的计算资源耗费问题从不同角度进行相应的改进,本文在相关研究的基础上,针对两种不同结构但广泛使用的视觉Transformer,提出相应的改进方法,旨在减少模型计算资源耗费的同时尽可能降低其精度损失。本文主要研究内容如下:(1)针对直筒型Transformer轻量化方法中的Token裁剪方法,优化其Token选择阶段的重要性评价指标,使Token选择阶段选择出来的Token更具有代表性,准确地保留图像输入的重要信息;对现有Token裁剪方法中只关注重要Token而忽略不重要Token的作用进行改进,提出将不重要Token按相关性融合到重要Token上的方法,以此保证图像信息的完整性;提出多尺度模块并通过相应方法减少引入多尺度带来的计算量,使得模型捕获不同层次的信息,丰富图像输入的特征表示的同时几乎不引入额外计算量。实验结果证明本文提出的优化方法的有效性,例如,在Image Net数据集上,本文提出方法在Dei T-S模型上实现使其计算成本降低33%,同时准确率仅下降0.1%的表现。(2)针对金字塔型Transformer,通过分析相邻Transformer Block的注意力图和注意力后特征之间的相似性,定位模型中多头注意力机制存在的冗余计算,并据此提出快速注意力机制用来代替原始注意力机制以减少模型计算量和参数量;将直筒型Transformer上的Token裁剪方法根据金字塔型Transformer的结构特性进行定制化移植,提出前馈神经网络局部快速更新方法,即对于重要Token正常更新,对于不重要Token使用较少计算量模块进行更新,减少模型针对不重要信息的冗余计算;将快速注意力机制和前馈神经网络局部快速更新两种方法结合起来部署到模型上,进一步减少模型的参数量和计算量。实验结果表明本文提出的方法可以针对金字塔型Transformer简化其计算过程,同时保持模型精度。例如,在Image Net数据集上,将本文提出方法部署在PVT-S上,可以使其计算量减少13%,同时精度提升0.1%。

关键词：计算机视觉 Transformer 模型轻量化

基于小红书平台用户评论的BD小家电网络营销策略优化研究

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基于小红书平台用户评论的BD小家电网络营销策略优化研究

作者：张越喆云南师范大学

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行政协议先合同阶段诚实信用原则的适用

济南大学学报（社会科学版） 2024年第5期34卷 171-183页

作者：刘赫喆山东师范大学法学院山东济南250358

诚实信用原则作为先合同阶段通用的法理依据,在行政协议中同样适用。鉴于行政协议的行政属性,对于行政主体先合同义务的履行,诚实信用原则具象化为维护公平竞争、限制优益权行使等善意要求,以及平衡公共利益与个人利益、合理配置权力与... 详细信息

诚实信用原则作为先合同阶段通用的法理依据,在行政协议中同样适用。鉴于行政协议的行政属性,对于行政主体先合同义务的履行,诚实信用原则具象化为维护公平竞争、限制优益权行使等善意要求,以及平衡公共利益与个人利益、合理配置权力与权利等衡平要求,以此确保行政协议缔结合法,缔约双方意思表示真实准确,且协商充分有效。鉴于诚实信用原则中各要素涵盖了依法行政原则、信赖保护原则、比例原则等其他原则的内在要求,故将其作为先合同阶段优先遵循的基本原则。但由于诚实信用原则主要用于规制缔约双方,因此行政主体对社会公众承担的公开、组织参与等程序性先合同义务,应当通过相应程序性要求予以补充,以此确保先合同阶段缔约行为规制的全面性。

关键词：先合同阶段诚实信用原则行政协议先合同义务