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光学精密工程 2023年第21期31卷 3203-3211页

作者：燕杨曹娅迪黄文博长春师范大学计算机科学与技术学院吉林长春130032

为了解决编码器-解码器网络结构在目标提取中抑制无关语义、跨越语义鸿沟等问题,以获取更高精度,采用UNet作为提取特征的主干网络;为了减轻浅层特征与深层特征语义的差异,设计一种融合注意力感知的多尺度语义池化模块(Channel-Spatial-P... 详细信息

为了解决编码器-解码器网络结构在目标提取中抑制无关语义、跨越语义鸿沟等问题,以获取更高精度,采用UNet作为提取特征的主干网络;为了减轻浅层特征与深层特征语义的差异,设计一种融合注意力感知的多尺度语义池化模块(Channel-Spatial-Pyramid,CSP),替代早期层中的跳跃链接。CSP模块从空间与通道两个层面强调更有意义的语义信息,通过4个不同池化核的并行分支提取不同尺度特征,聚合所有分支结果与后期层特征拼接。实验结果表明,CSP-Net在彩色眼底图像视盘分割中的Dice指数可达99.6%,视杯分割结果的Dice指数为92.1%,相比现有算法均有提高。所提出的CSP-Net对于眼底图像中的微小目标提取的有效性及抗干扰性较高,可为青光眼筛查与诊断临床提借鉴。

关键词：多尺度语义注意力感知目标提取 U-Net

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基于优化特征的多尺度视杯盘分割方法研究

基于优化特征的多尺度视杯盘分割方法研究

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作者：曹娅迪长春师范大学

学位级别：硕士

青光眼是不可逆转失明的主要原因,早筛早治是降低致盲率的关键。彩色眼底图像中,视杯与视盘的形态变化是青光眼病变的显著特征,计算视杯盘垂直比(CDR,Cup-Disc-Ratio)也成为了青光眼筛查中重要的诊断依据,CDR越大患有青光眼的风险越高... 详细信息

青光眼是不可逆转失明的主要原因,早筛早治是降低致盲率的关键。彩色眼底图像中,视杯与视盘的形态变化是青光眼病变的显著特征,计算视杯盘垂直比(CDR,Cup-Disc-Ratio)也成为了青光眼筛查中重要的诊断依据,CDR越大患有青光眼的风险越高。我国幅员辽阔,人口众多,区域间医疗水平存在不充分不平衡的问题,仅依靠医生诊断青光眼不仅无法完成大规模的筛查,也使青光眼的筛查与预防工作在偏远地区难以推进。使用深度学习算法分析眼底图像进行视杯盘的自动分割,将有助于提高青光眼筛查的效率。本文基于改进的深度学习算法实现对彩色眼底图像进行高效、准确的视杯盘自动分割,以辅助医生诊断青光眼,主要工作如下:1.视杯盘自动分割方法中,多使用编码器-解码器模型作为主干网络,以捕获更多的上下文信息。受U-Net影响,许多编码器-解码器网络都使用跳跃链接将浅层特征与深层特征拼接。然而,由于二者之间的语义差异,这一操作会产生大量噪声,干扰最终分割结果。针对这一问题,本文提出CSPM-Net用于视杯盘自动分割任务。为了提高训练效率,CSPM-Net使用更轻量级的U-Net作为提取特征的主干网络。CSPM-Net在网络早期层添加了一种基于注意力机制的多尺度池化模块——CSPM(Channel-Spacial Pyramid Pooling Module)模块,可以增强浅层特征,降低语义鸿沟带来的影响。CSPM模块通过不同大小的池化核提取到丰富的多尺度特征,将特征提取过程中丢失的空间上下文信息传达到网络后期。注意力机制则抑制了无关的语义信息,达到减少浅层特征与深层特征语义差异的目的。本文在Drion-DB、Drishti-GS以及RIM-ONE v.3三个数据集上对CSPM-Net进行了训练和测试,对比现有算法,CSPM-NET各项评估指标均有所提高。2.现有的视杯盘分割算法网络大多使用全监督方式训练,依赖大量的标注数据,而标注是非常稀缺的数据资源。为了减少网络训练对标注数据的依赖,充分利用无标注数据,本文提出一种基于边界感知的半监督算法用于视杯盘分割。该方法基于变化一致性的自集成算法。方法中有两个结构相同,但是权重更新方式不同的模型:一个使用梯度下降法进行权重更新,称为学生模型;一个是学生模型的平均值,使用滑动平均法更新权重,称为教师模型。通过最小化教师模型与学生模型对同一目标预测结果的差异,即可利用无标注数据计算二者的一致性约束训练网络。然而,视杯盘分割中常用的Dice Loss虽然可以很好地解决视杯盘分割中前背景不平衡问题,但是对于目标边界的错误分割不够敏感。针对这一问题,本文构建了一种基于边界损失的复合损失函数用于网络训练,提高网络对边界分割的敏感度。此外,本文在一致性约束中引入了不确定性感知,来过滤掉网络对无标注数据的预测中不确定的部分,使网络在可靠的目标中学习。在Refuge数据集上与现有的半监督算法进行的实验结果显示,基于边界感知的半监督算法有效利用了无标注数据,提高了网络分割精度。

关键词：青光眼视盘分割 U-Net 半监督学习

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高校学报知识结构测度及与学术影响力关联分析——以江西省高校学报为例

高校学报知识结构测度及与学术影响力关联分析——以江西省高校学...

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作者：曹娅迪南昌大学

学位级别：硕士

学术期刊的发展对促进科学技术的繁荣发展具有重大意义,是科学研究成果发布和交流的重要载体和平台。高校学报作为优质学术期刊的重要组成部分,在培养优秀人才、促进高校学科发展具有不可磨灭的作用。学报的整体质量也与所在高校的科研... 详细信息

学术期刊的发展对促进科学技术的繁荣发展具有重大意义,是科学研究成果发布和交流的重要载体和平台。高校学报作为优质学术期刊的重要组成部分,在培养优秀人才、促进高校学科发展具有不可磨灭的作用。学报的整体质量也与所在高校的科研水平和实力紧密关联。因此,探究影响高校学报的发展的影响因素就显得尤为重要。目前国内关于学术期刊的发展影响因素分析研究较多为定性研究,定量研究较少,且多是从学术影响力评价角度进行评析,忽视了期刊研究内容或知识结构特征等内在因素的影响,难以较为全面地分析和认识期刊的发展变化规律。基于此,本文在对学术影响力以及学报知识结构特征的相关理论研究进行梳理的基础之上,首先,从研究知识分布、研究主体分布以及知识流动特征三个维度构建了10特征26个计量指标的学报知识结构特征测度体系;其次,在对江西省高校学报发展情况进行概述的基础上,选取15种高校学报为样本进行实证分析,基于各学报在维普数据库中2001-2021年的数据,对其知识结构特征进行测度和分析;再次,为进一步探究知识结构测度体系对学术影响力发展关系,本文利用多元回归模型分析和各知识结构特征与学报学术影响力之间的关联关系;最后,针对江西省高校学报知识结构发展特点与不足,提出相应发展建议。研究发现:(1)本文构建的知识结构特征体系能够对江西省高校学报进行较为系统地测度,可以很好地反映高校学报的知识结构特征。(2)江西省高校学报的知识结构特征表现不一,其中,在研究领域稳定性和持久性等方面表现较好,而在研究主题持久性、知识输入总量与即年篇均被引等方面明显不足。(3)知识结构特征对学报学术影响力发展具有一定的影响,且同一知识结构特征指标对不同的学术影响力维度的作用也不同。其中,知识总量对高校学报研究规模影响较大,施引期刊数对高校学报的总被引影响相关较大,而即年篇均被引与学报的影响因子有明显相关作用。(4)江西高校可在知识研究稳定性与持久性、知识研究广度、研究机构合作以及知识流动等方面进行加强,以提升学报的学术影响力。

关键词：知识结构学术影响力高校学报江西省

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基于多尺度特征的视盘分割方法

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吉林大学学报（理学版） 2023年第1期61卷 136-142页

作者：燕杨曹娅迪黄文博长春师范大学计算机科学与技术学院长春130032

针对视盘、视杯分割任务中,由青光眼病变引起目标大小显著变化导致的错误分割问题,提出一种使用更轻量级的编码器-解码器网络,并引入金字塔池化模块,通过网络丰富的感受野捕捉更多上下文特征,丰富尺度特征,充分利用全局信息.在数据集RIM... 详细信息

针对视盘、视杯分割任务中,由青光眼病变引起目标大小显著变化导致的错误分割问题,提出一种使用更轻量级的编码器-解码器网络,并引入金字塔池化模块,通过网络丰富的感受野捕捉更多上下文特征,丰富尺度特征,充分利用全局信息.在数据集RIM-ONE v.3上进行多组对比实验和评估,实验结果表明,该方法对视盘分割的平均交并比为0.908, Dice系数为0.958,均方误差为0.002,比现有算法各项指标性能均有提高.

关键词：视盘分割视杯分割金字塔池化模块彩色眼底图像

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基于彩色视网膜图像的视盘检测方法研究

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长春师范大学学报 2021年第12期40卷 49-52页

作者：燕杨曹娅迪黄文博尤紫如长春师范大学计算机科学与技术学院吉林长春130032

青光眼是导致人类失明的三大致盲眼病之一,临床中,视杯盘比是诊断青光眼的重要标准,因此对彩色视网膜图像中视盘的精准检测至关重要。本文对当前常用的视盘自动检测相关文献进行综述,对各种检测方法优缺点以及应用效果进行了总结。

关键词：视盘检测彩色眼底图像青光眼视杯

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