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医学图像关键点检测深度学习方法研究与挑战

电子学报 2022年第1期50卷 226-237页

作者：李居朋王颖慧李刚北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京大学口腔医学院北京100081

作为众多医学图像处理的前提和关键,医学图像关键点检测具有重要的理论研究和应用价值.由于个体间差异性和个体内歧义性的影响,以及更高的临床应用定位精度的要求,医学解剖关键点检测面临着巨大的挑战.鉴于深度学习技术在医学图像关键... 详细信息

作为众多医学图像处理的前提和关键,医学图像关键点检测具有重要的理论研究和应用价值.由于个体间差异性和个体内歧义性的影响,以及更高的临床应用定位精度的要求,医学解剖关键点检测面临着巨大的挑战.鉴于深度学习技术在医学图像关键点检测乃至整个医学图像处理领域都表现出了强大的实力,本文全面检索发表于顶级医学期刊和会议论文集中的医学图像关键点研究成果并进行了详细的梳理和综述.从计算机视觉任务角度简述医学图像关键点检测及其存在的难点;总结了深度学习技术在医学图像关键点检测中的基本框架,详细论述了医学图像关键点检测的分类问题和回归分析两种不同类型的解决思路;最后探讨了医学图像关键点检测深度学习方法面临的挑战、主要应对策略和开放的研究方向.

关键词：医学图像处理关键点检测深度学习卷积神经网络

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用于自由臂三维重建的换能器阵列指向性研究

北京交通大学学报 2023年第2期47卷 147-158页

作者：陈新陈后金彭亚辉李居朋北京交通大学电子信息工程学院北京100044

使用超声探头进行自由臂三维重建时,手持超声探头的换能器阵列形式会对探头的指向性产生影响.根据声波叠加原理,结合手持超声探头的尺寸范围,从单个阵元的指向性问题入手,推导了线阵、凸阵和面阵三种自由臂三维重建常用的换能器阵列形... 详细信息

使用超声探头进行自由臂三维重建时,手持超声探头的换能器阵列形式会对探头的指向性产生影响.根据声波叠加原理,结合手持超声探头的尺寸范围,从单个阵元的指向性问题入手,推导了线阵、凸阵和面阵三种自由臂三维重建常用的换能器阵列形式的声压表达式.提出一种适合手持超声探头的指向性评价方法,通过调整换能器阵列的相关参数,计算出当前的各项指向性指标.最后通过改变换能器阵元的尺寸、数量、间距、排列方式等参数,对评价方法做了大量的测试,分析和对比相同参数下不同阵列形式的指向性,找到一种适合在自由臂三维重建的线阵超声换能器阵列,对自由臂三维重建的研究提供了参考.

关键词：换能器阵列阵列形式指向性三维重建评价方法

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基于注意力和多级特征融合的铁路场景小尺度行人检测算法

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铁道学报 2022年第5期44卷 76-83页

作者：石瑞姣陈后金李居朋李艳凤李丰万成凯北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京世纪瑞尔技术股份有限公司北京100085

行人入侵是影响铁路行车安全的重要因素。为有效解决短焦距摄像机在大视场中小尺度行人检测精度低的问题,提出一种注意力机制引导下的多级特征融合网络模型。首先,将YOLOv3作为主干网络,针对多次降采样后行人特征丢失的问题,设计四倍降... 详细信息

行人入侵是影响铁路行车安全的重要因素。为有效解决短焦距摄像机在大视场中小尺度行人检测精度低的问题,提出一种注意力机制引导下的多级特征融合网络模型。首先,将YOLOv3作为主干网络,针对多次降采样后行人特征丢失的问题,设计四倍降采样分支以利用高分辨率特征有效提取小尺度行人信息。其次,特征融合阶段引入通道-空间注意力机制以抑制低层特征中背景噪声干扰。最后,引入CIoU损失函数用于行人目标框的回归,解决均方误差损失函数存在的优化不一致及尺度敏感问题。实验结果表明,相较于经典YOLOv3以及现阶段主流目标检测算法,本算法具有更高的检测精度,在自建铁路私有数据集和Caltech公开数据集的各子集上对数平均漏检率均有明显降低。

关键词：铁路行车安全小尺度行人检测多级特征融合通道-空间注意力 CIoU损失函数

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基于加权多特征参数模型的动态频谱接入方法

北京邮电大学学报 2012年第6期35卷 60-64页

作者：李居朋谈振辉陈后金北京交通大学电子信息工程学院北京100044

为尽可能满足认知网络系统对认知用户多种类型业务的传输需求,提出了一种基于信道加权多特征参数模型分组聚类的动态频谱接入技术.通过建立可接入信道的加权多特征参数模型,采用多目标聚类实现信道的频谱池分组划分,以实现认知用户频谱... 详细信息

为尽可能满足认知网络系统对认知用户多种类型业务的传输需求,提出了一种基于信道加权多特征参数模型分组聚类的动态频谱接入技术.通过建立可接入信道的加权多特征参数模型,采用多目标聚类实现信道的频谱池分组划分,以实现认知用户频谱的动态接入,满足认知用户业务传输对频谱性能的需求.通过多特征参数组合、动态频谱仿真实验验证,结果表明该方法可有效地实现信道的性能划分,提高认知用户的频谱接入效率和业务传输性能.

关键词：认知无线电动态频谱接入加权多特征参数模型多目标聚类

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基于多特征参数模型聚类的动态频谱接入策略

吉林大学学报（工学版） 2012年第4期42卷 1021-1026页

作者：李居朋谈振辉陶成徐少毅北京交通大学电子信息工程学院北京100044

为尽可能地提高认知网络系统对认知用户多种不同业务类型的传输质量,提出了一种基于信道多特征参数模型聚类的动态接入技术。在建立认知用户可接入信道的多特征参数模型的基础上,利用多目标聚类方法实现信道的频谱池划分,用于指导认知... 详细信息

为尽可能地提高认知网络系统对认知用户多种不同业务类型的传输质量,提出了一种基于信道多特征参数模型聚类的动态接入技术。在建立认知用户可接入信道的多特征参数模型的基础上,利用多目标聚类方法实现信道的频谱池划分,用于指导认知用户制定不同的信道动态接入策略,满足认知用户不同的业务传输对频谱性能的需求。通过了多种参数组合以及动态频谱仿真实验验证,结果表明该方法可有效地实现信道的性能划分,提高认知用户的频谱接入效率。

关键词：通信技术认知无线电多特征参数模型频谱池动态频谱接入

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基于谱投影梯度追踪的压缩感知重建算法

自动化学报 2012年第7期38卷 1218-1223页

作者：李志林陈后金姚畅李居朋北京交通大学电子信息工程学院北京100044

为了改进方向追踪法的重建精度和算法效率,提出了一种基于谱投影梯度(Spectral projected gradient,SPG)追踪的压缩感知(Compressed sensing,CS)重建算法.该算法采用方向追踪法框架,运用谱投影梯度方法计算更新方向和步长,引进非单调线... 详细信息

为了改进方向追踪法的重建精度和算法效率,提出了一种基于谱投影梯度(Spectral projected gradient,SPG)追踪的压缩感知(Compressed sensing,CS)重建算法.该算法采用方向追踪法框架,运用谱投影梯度方法计算更新方向和步长,引进非单调线性搜索策略使算法避免收敛至局部最优解.实验结果证明了该算法的有效性,通过设定合适的阈值参数可以取得重建精度和算法效率之间的平衡.

关键词：压缩感知信号重建谱投影梯度方向追踪

改进型脉冲耦合神经网络在图像处理中的动态行为分析

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自动化学报 2008年第10期34卷 1291-1297页

作者：姚畅陈后金李居朋北京交通大学电子信息工程学院北京100044

为了进一步拓展脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像处理领域的应用深度,本文对改进型PCNN在图像处理中的动态行为结合网络参数进行了具体的理论分析和公式推导,明确了PCNN的动态行为特性受网络参数变化的影响,... 详细信息

为了进一步拓展脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像处理领域的应用深度,本文对改进型PCNN在图像处理中的动态行为结合网络参数进行了具体的理论分析和公式推导,明确了PCNN的动态行为特性受网络参数变化的影响,并给出了保证其所有神经元只点火一次的网络参数确定准则,最后将改进型PCNN应用于实际图像分割中.实验结果证明了其动态行为特性与参数确定准则之间关系的正确性和算法的有效性.

关键词：脉冲耦合神经网络动态行为图像处理神经元

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基于过渡区提取的视网膜血管分割方法

电子学报 2008年第5期36卷 974-978页

作者：姚畅陈后金李居朋北京交通大学电子信息工程学院北京100044

针对现有视网膜血管分割方法对于小血管和低对比度血管分割效果差的问题,提出了一种基于过渡区提取的视网膜血管分割方法.该方法首先采用二维高斯匹配滤波预处理以增强血管,然后采用基于最佳熵的方法提取主血管、采用基于分布式遗传算法... 详细信息

针对现有视网膜血管分割方法对于小血管和低对比度血管分割效果差的问题,提出了一种基于过渡区提取的视网膜血管分割方法.该方法首先采用二维高斯匹配滤波预处理以增强血管,然后采用基于最佳熵的方法提取主血管、采用基于分布式遗传算法和Otsu相结合的方法提取过渡区,最后利用区域连通性分析所提取的主血管和过渡区,分割出最终的血管.通过在Hoover眼底图像库中的实验,结果表明该方法在小血管的提取、连通性和有效性方面均优于Hoover算法,另外由于迁移策略的分布式遗传算法的引入,使得算法效率也明显提高.

关键词：血管分割过渡区最佳熵分布式遗传算法最大类间方差

基于生理特征的乳腺X线图像多视图分析坐标系

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电子与信息学报 2017年第1期39卷 176-182页

作者：曹霖陈后金李居朋程琳北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京大学人民医院乳腺中心北京100044

该文针对乳腺X线图像病变的多视图检测与分析问题,建立了一种基于乳房生理特征的多视图坐标系。通过轴位、中侧斜位视图图像中的乳头、胸肌典型生理特征的提取,以及乳房边缘的椭圆拟合,建立乳腺X线图像多视图分析坐标系,可将乳腺X线图... 详细信息

该文针对乳腺X线图像病变的多视图检测与分析问题,建立了一种基于乳房生理特征的多视图坐标系。通过轴位、中侧斜位视图图像中的乳头、胸肌典型生理特征的提取,以及乳房边缘的椭圆拟合,建立乳腺X线图像多视图分析坐标系,可将乳腺X线图像双侧四视图经非线性映射至同一坐标框架内。以北京大学人民医院乳腺中心提供的图像库为实验数据,从生理特征定位精度、兴趣区域匹配精度等多方面进行坐标系匹配准确度的测试与验证,结果表明该坐标系有助于乳腺X线图像,特别是致密型图像的多视图病变检测。

关键词：乳腺X线图像多视图分析坐标系生理特征区域匹配