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孔隙度方法在肝癌超声图像纹理特征分类中的性能评估

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中国生物医学工程学报 2011年第5期30卷 673-680页

作者：季桂树何继善禹智夫中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学信息科学与工程学院长沙410083 长沙市第八医院超声科长沙410100

介绍和评估了描述肝癌超声图像纹理特征的孔隙度方法。用14幅正常肝和14幅原发性肝癌图像为样本,将用5种方法得到的正常肝和原发性肝癌图像的孔隙度值进行正态分布检验,5种方法孔隙度值基本都呈正态分布。只有用立方盒质量和盒柱平均值... 详细信息

介绍和评估了描述肝癌超声图像纹理特征的孔隙度方法。用14幅正常肝和14幅原发性肝癌图像为样本,将用5种方法得到的正常肝和原发性肝癌图像的孔隙度值进行正态分布检验,5种方法孔隙度值基本都呈正态分布。只有用立方盒质量和盒柱平均值法得到的正常肝和原发性肝癌的孔隙度平均值通过了差异显著性Student-t检验,用这两种方法得到的正常肝孔隙度值有较小的平均值和标准差,原发性肝癌图像孔隙度值有较大的平均值和标准差。对用5种方法得到的孔隙度进行ROC分析结果表明盒柱平均值法得到了最大的ROC曲线下的面积为0.959 2。用10折交叉验证和不同核函数的SVM进行分类,立方盒质量和盒柱平均值法分别得到了96.428 6%和92.857 1%的分类正确率。实验结果表明所提出的盒柱平均值法具有较强的描述肝癌超声图像纹理特征的能力。

关键词：肝脏超声图像纹理孔隙度盒柱平均值法 ROC分析 SVM

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基于H.264码率控制算法的研究与改进

微计算机信息 2007年第5X期23卷 277-279页

作者：李锡辉季桂树湖南长沙中南大学信息学院

基于对H.264码率控制算法的研究,考虑到图像中各宏块之间的差异,提出了宏块级的码率控制算法。实验结果表明,与JVT-G012提案相比,该方法在准确控制码率的同时,图像的视觉质量也得到了提高。

关键词：码率控制 MAD R-D模型比特分配

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分维和孔隙度在肝癌超声纹理识别中协同作用

计算机工程与应用 2013年第2期49卷 211-218页

作者：季桂树禹智夫中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学信息科学与工程学院长沙410083 长沙市第八医院超声科长沙410100

对分维和孔隙度及其组合因子表征超声肝癌图像纹理特征的性能进行了对比研究。以正常肝和肝癌各14幅超声图像为样本,用4种分维和一种孔隙度方法计算分维和孔隙度值。用ROC进行评估,单因子的傅里叶功率谱分维和盒柱平均值孔隙度值有较大... 详细信息

对分维和孔隙度及其组合因子表征超声肝癌图像纹理特征的性能进行了对比研究。以正常肝和肝癌各14幅超声图像为样本,用4种分维和一种孔隙度方法计算分维和孔隙度值。用ROC进行评估,单因子的傅里叶功率谱分维和盒柱平均值孔隙度值有较大的ROC曲线下面积。用SVM对单因子和组合因子进行训练和检验表明,傅里叶功率谱分维与盒柱平均值孔隙度(FPS+LBCM)(4个核)和差分盒计数分维与盒柱平均值孔隙度(DBC+LBCM)(除SIGMOID外)构成的组合因子有比单因子较高的分类准确率。

关键词：肝癌超声图像纹理分析分维孔隙度协同作用支持向量机

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卷积神经网络在车辆识别中的应用

计算机科学与探索 2018年第2期12卷 282-291页

作者：彭清季桂树谢林江张少波中南大学信息科学与工程学院长沙410083 湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南湘潭411201

针对现有车辆识别方法计算量大,提取特征复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的车辆识别方法。构建卷积神经网络模型,分别使用不同的卷积核、网络层数、特征图数对网络进行训练;通过100次迭代的学... 详细信息

针对现有车辆识别方法计算量大,提取特征复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的车辆识别方法。构建卷积神经网络模型,分别使用不同的卷积核、网络层数、特征图数对网络进行训练;通过100次迭代的学习结果得到最优模型,提取隐含层所有特征,并结合支持向量机进行识别;系统分析了不同参数对测试正确率和样本均方误差的影响。实验结果显示,CNN+SVM在车辆识别中的准确率明显优于传统CNN、PCA+SVM、HOG+SVM、Wavelet+SVM,正确率为97.00%,分析了样本识别错误的原因以及今后需要改进的地方,为以后的研究指明了方向。

关键词：车辆识别深度学习卷积神经网络(CNN) 特征提取支持向量机(SVM)

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改进的卷积神经网络在行人检测中的应用

计算机科学与探索 2018年第5期12卷 708-718页

作者：谢林江季桂树彭清罗恩韬中南大学信息科学与工程学院长沙410083

针对当前行人检测方法计算量大,行人特征提取复杂,检测结果易受复杂背景影响等问题,提出一种改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型。该模型在传统CNN基础上加入选择性注意层,模拟人眼的选择性注意功能,过滤复杂背... 详细信息

针对当前行人检测方法计算量大,行人特征提取复杂,检测结果易受复杂背景影响等问题,提出一种改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型。该模型在传统CNN基础上加入选择性注意层,模拟人眼的选择性注意功能,过滤复杂背景,突出行人特征。分别采用LBP(local binary pattern)纹理处理和梯度处理对选择性注意层进行训练,对比训练结果得到最优模型。分别在INRIA、NICTA和Daimler行人数据集上进行实验,结果表明,该模型在行人检测中准确率明显优于传统CNN、HOG+SVM、Haar+SVM、PCA+SVM,在INRIA、NICTA和Daimler行人数据集上的准确率分别达到了96.14%、96.64%和99.78%。

关键词：行人检测深度学习卷积神经网络选择性注意

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内蒙古巴彦淖尔盟的风能资源及其应用

国土与自然资源研究 1988年第2期 35-38页

作者：季桂树东北师范大学地理系

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同方期刊数据库

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基于自相似系数聚类的快速分形编码研究

计算机工程与设计 2008年第19期29卷 4989-4992页

作者：袁凤璋季桂树朱平付中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

自相似是分形理论中重要的特征,广泛地应用于分形图像编码。聚类分析是将数据对象分组成为多个类,在同一个类中的对象之间具有较高的相似度。通过对图像自相关模型的研究,提出了判断图像自相似性强弱的方法,定义了自相似系数来表征图像... 详细信息

自相似是分形理论中重要的特征,广泛地应用于分形图像编码。聚类分析是将数据对象分组成为多个类,在同一个类中的对象之间具有较高的相似度。通过对图像自相关模型的研究,提出了判断图像自相似性强弱的方法,定义了自相似系数来表征图像的自相似程度,并将自相似系数与聚类算法相结合,改进了分形图像编码,实验结果表明,该方法在不影响重建图像质量的情况下,加快了分形编码的速度。

关键词：分形自相似函数迭代系统图像压缩聚类

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一种新的阈值函数的平移不变多小波去噪方法

软件导刊 2011年第7期10卷 6-8页

作者：季桂树安博中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

为了改进图像的质量,将一种新颖的基于新阈值函数的平移不变多小波去噪方法引入信号的去噪中。通过对比软、硬阈值的优缺点,得到一个新的阈值函数,并将它应用于平移不变多小波去噪中。实验结果显示,该方法不仅能有效地消除Pseudo-Gibbs... 详细信息

为了改进图像的质量,将一种新颖的基于新阈值函数的平移不变多小波去噪方法引入信号的去噪中。通过对比软、硬阈值的优缺点,得到一个新的阈值函数,并将它应用于平移不变多小波去噪中。实验结果显示,该方法不仅能有效地消除Pseudo-Gibbs(伪吉布斯)现象,有很好的视觉效果,而且同传统的平移不变小波去噪相比,它具有更高的信噪比和更小的均方误差。

关键词：阈值函数平移不变多小波变换信号去噪

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基于GIS的城市公交查询系统的研究与实现

内蒙古大学学报（自然科学版） 2010年第4期41卷 436-439页

作者：杨子江季桂树白云莉中南大学信息科学与工程学院长沙410083 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院呼和浩特010018

基于城市公交基础信息和乘客出行的特点,综合利用Web数据库和Web GIS技术,进行了相关功能模块的划分与开发.本系统可直观、方便地为乘客的公交出行提供准确、及时、优化的信息服务和出行辅助计划.

关键词：城市公交 Web GIS Google Maps API