检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库博看期刊

基于三维卷积神经网络的结构磁共振影像分析在AD分类中的研究进展

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京工业大学学报 2021年第12期47卷 1403-1412页

作者：林岚沈小琪北京工业大学环境与生命学部生物医学工程系智能化生理测量与临床转化北京市国际科研合作基地北京100124

随着医疗大数据和人工智能技术的快速发展,基于结构磁共振影像采用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对阿尔茨海默症(Alzheimer's disease,AD)进行研究已逐渐成为神经科学的研究热点之一.为了进一步推动三维CNN应用于神... 详细信息

随着医疗大数据和人工智能技术的快速发展,基于结构磁共振影像采用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对阿尔茨海默症(Alzheimer's disease,AD)进行研究已逐渐成为神经科学的研究热点之一.为了进一步推动三维CNN应用于神经影像研究,综述了基于三维CNN的结构磁共振影像分析在AD分类中的研究进展.首先,回顾了机器学习技术应用于AD分类的发展变化;其次,从方法角度介绍了三维CNN架构变化及其应用于AD分类的研究进展;最后,讨论了将三维CNN应用于AD研究领域所存在的挑战和未来的发展方向,期望该技术能够更准确和有效地为AD早期诊断提供帮助.

关键词：卷积神经网络(CNN) 结构磁共振阿尔茨海默症(AD) 机器学习神经影像轻度认知障碍

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

新西兰：从哈比屯到摩多

英语画刊(高中版) 2013年第4期 62-63页

作者：沈小琪

当电影《霍比特人》中那些奇异瑰丽的山水画卷逼真地出现在眼前,那一刻,我们仿佛置身于中古的魔幻世界之中,重温了《魔戒》三部曲曾给我们带来的奇妙感受。Matamata玛塔玛塔小镇In Tolkien’s classic series of fantasy adventure book... 详细信息

当电影《霍比特人》中那些奇异瑰丽的山水画卷逼真地出现在眼前,那一刻,我们仿佛置身于中古的魔幻世界之中,重温了《魔戒》三部曲曾给我们带来的奇妙感受。Matamata玛塔玛塔小镇In Tolkien’s classic series of fantasy adventure books,The HobbitandThe Lord of the Ringstrilogy,most adventures begin in the fictional village of *** the firstLord of the Ringsfilms,set builders

关键词：新西兰《魔戒》三部曲

循证护理在ICU患者肠内营养支持并发腹泻的应用价值

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基层医学论坛 2019年第12期23卷 1662-1663页

作者：沈小琪福建医科大学附属泉州第一医院福建泉州362000

目的探究循证护理在ICU患者肠内营养支持并发腹泻中的应用价值。方法选取我院2015年2月—2017年7月期间收治的98例ICU肠内营养支持并发腹泻患者为研究对象,采取随机数字表法将其分为2组,对照组采取常规护理干预,研究组采取循证护理,对比... 详细信息

目的探究循证护理在ICU患者肠内营养支持并发腹泻中的应用价值。方法选取我院2015年2月—2017年7月期间收治的98例ICU肠内营养支持并发腹泻患者为研究对象,采取随机数字表法将其分为2组,对照组采取常规护理干预,研究组采取循证护理,对比2组护理满意度、腹泻时间。结果对照组护理满意度为83.67%,明显低于研究组的95.92%,差异存在统计学意义(P<0.05);研究组护理后腹泻时间为(3.20±1.81)d,短于对照组的(6.07±2.05)d,差异存在统计学意义(P<0.05)。结论针对ICU肠内营养支持患者采取循证护理有助于缩短腹泻时间,从而控制其病情进展,也可提升患者对护理工作的满意程度,效果显著。

关键词： ICU患者肠内营养支持腹泻循证护理

城市高架的空间影响及建议——以合肥长江西路高架部分路段为例

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

安徽农学通报 2017年第12期23卷 94-96页

作者：沈小琪钱倩倩安徽大学商学院安徽合肥230601

通过研究发现,城市高架是以城市快速扩张为基础,为缓解城市交通压力,建立起来的宏观层面的大尺度交通道路。其将原本的平面交通转为立体的形式,增加了城市道路对交通流的承载能力,为城市快速发展提供了有力的保证。但同时,也因为其区别... 详细信息

通过研究发现,城市高架是以城市快速扩张为基础,为缓解城市交通压力,建立起来的宏观层面的大尺度交通道路。其将原本的平面交通转为立体的形式,增加了城市道路对交通流的承载能力,为城市快速发展提供了有力的保证。但同时,也因为其区别于传统的,立体交通形式,给城市的街道景观造成了一定的影响。城市高架附近空间往往都会因高架而产生改变,总体来说弊大于利。为探究城市高架附近空间的现状,寻找高架对其附近空间的影响因素,具体分析其产生原因,开展对合肥市长江西路高架部分路段的实地勘测研究,并通过对其周边居民进行访问、调查,得出数据进行分析,并就高架附近空间的人流交通、环境卫生、视觉景观3个方面进行探讨,并提出规划建议。

关键词：城市高架临近空间合肥

基于海马MRI数据的三维DenseNet和通道注意力模块相结合的阿尔茨海默病分类模型研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

医疗卫生装备 2023年第4期44卷 9-14页

作者：金悦沈小琪林岚北京工业大学环境与生命学部生物医学工程系智能化生理测量与临床转化北京市国际科研合作基地北京100124

目的:为了提高阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)分类的准确率,构建一种基于海马MRI数据的DenseNet和通道注意力模块(channel attention module,CAM)相结合的AD分类模型。方法:首先,通过结构磁共振图像提取海马感兴趣区。其次,通... 详细信息

目的:为了提高阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)分类的准确率,构建一种基于海马MRI数据的DenseNet和通道注意力模块(channel attention module,CAM)相结合的AD分类模型。方法:首先,通过结构磁共振图像提取海马感兴趣区。其次,通过优化网络结构将三维DenseNet与CAM相结合构建基于海马感兴趣区的AD分类模型(三维CAM-DenseNet模型)。最后,为验证该模型的分类性能,将该模型与多个三维DenseNet模型进行比较,并验证加入纵向数据后对模型分类性能的影响;为评估模型的泛化性,将该模型在3个独立测试集上进行检验。结果:三维CAM-DenseNet模型在区分AD患者与认知正常受试者的分类任务中平均准确率为95.2%、敏感度为91.9%、特异度为97.8%、AUC值为94.9%,优于其他三维DenseNet模型;在轻度认知障碍相关分类任务中,加入纵向数据可以提升模型的分类性能;训练好的模型在3个独立测试集中均表现出良好的泛化性能。结论:构建的三维CAM-DenseNet模型分类准确率高、泛化性好,适用于AD分类研究。

关键词：阿尔茨海默病结构磁共振图像 DenseNet 通道注意力模块卷积神经网络

文化记忆视角下长城古村落模因图谱与数字化设计研究——以庄河村雕饰纹样为例

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

南京艺术学院学报（美术与设计） 2024年第2期 84-90页

作者：常鑫薛小琪燕山大学艺术与设计学院河北秦皇岛066004

基于文化记忆与模因理论,以长城脚下古村落—庄河村雕饰纹样为例,建构以文化记忆为核心的造型、色彩、纹样、自然和寓意模因谱系图,探索长城古村落文化记忆表征形式,丰富长城古村落在地性文化传承与创新路径,并结合数字化设计转译,助推... 详细信息

基于文化记忆与模因理论,以长城脚下古村落—庄河村雕饰纹样为例,建构以文化记忆为核心的造型、色彩、纹样、自然和寓意模因谱系图,探索长城古村落文化记忆表征形式,丰富长城古村落在地性文化传承与创新路径,并结合数字化设计转译,助推长城古村落文化记忆模因创新发展,为增强长城古村落文化记忆与凝聚力提供新思路。

关键词：文化记忆模因论长城古村落数字化设计

DDoop:基于差分式Datalog求解的增量指针分析框架

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

软件学报 2024年第6期35卷 2608-2630页

作者：沈天琪王熙灶宾向荣卜磊计算机软件新技术全国重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学软件学院江苏南京210023

指针分析是对软件进行编译优化、错误检测的核心基础技术之一.现有经典指针分析框架,如Doop,会将待分析程序和分析算法转化成Datalog评估问题并进行求解,如程序规模较大,单次求解分析时间开销较大.在程序频繁变更发布的情况下,相关程序... 详细信息

指针分析是对软件进行编译优化、错误检测的核心基础技术之一.现有经典指针分析框架,如Doop,会将待分析程序和分析算法转化成Datalog评估问题并进行求解,如程序规模较大,单次求解分析时间开销较大.在程序频繁变更发布的情况下,相关程序分析的开销更是难以负担.近年来,增量分析作为一种在代码频繁变更场景下有效复用已有分析结果提升分析效率的技术受到了越来越多的关注.然而,目前的增量指针分析技术通常针对特定算法设计,支持的指针分析选项有限,其可用性也受到较大限制.针对上述问题,设计并实现一种基于差分式Datalog求解的增量指针分析框架DDoop(Differential Doop).DDoop实现增量输入事实生成技术与增量分析规则自动化重写技术,将多版本程序增量分析问题表达为差分Datalog评估问题,从而可以充分利用成熟的差分式Datalog求解引擎,如DDlog,来实现端到端的增量指针分析,并最大化兼容复用Doop中已有的指针分析实现,提供透明的增量化支持.在广泛应用的真实世界程序上对DDoop进行实验评估,实验结果显示DDoop相较于非增量的Doop框架具有显著的性能优势,同时高度兼容Doop中已有的各种指针分析规则.

关键词：指针分析增量分析 Datalog引擎增量计算差分式Datalog

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

湖库清淤底泥氟污染处理方法研究

湖库清淤底泥氟污染处理方法研究

作者：沈天琪吉林大学

学位级别：硕士

我国部分区域土壤高氟背景含量叠加高氟使用量和排放量,使得区域土壤中氟含量过高,其在降水冲刷作用下随泥沙进入湖库水环境系统,在湖库淤积物中不断累积,造成对湖库水环境质量的威胁和危害,成为水源地环境治理工作中亟待解决的问题。... 详细信息

我国部分区域土壤高氟背景含量叠加高氟使用量和排放量,使得区域土壤中氟含量过高,其在降水冲刷作用下随泥沙进入湖库水环境系统,在湖库淤积物中不断累积,造成对湖库水环境质量的威胁和危害,成为水源地环境治理工作中亟待解决的问题。本论文将土壤中氟污染的处理方法借鉴到底泥氟污染的治理中,开展了化学淋洗法和化学固化/稳定化处理清淤底泥氟污染的研究,主要研究结果如下:(1)以盐酸作为淋洗剂,采用响应曲面设计方法进行了淋洗实验条件的优化。结果表明,对于风干后粒度范围较大的A1、A3、B2编号底泥,优化淋洗条件为:盐酸的浓度为0.3 mol/L,液固比为8:1,淋洗时间为69.8 min,淋洗液中氟的含量可以达到42.2 mg/kg,与预测值42.4 mg/kg吻合度高;对于粒度相当于粉砂的A4编号底泥和粒度相当于粉土的A2和B1编号底泥,优化淋洗条件为:盐酸浓度为0.3 mol/L,液固比为10:1,淋洗时间为65 min,淋洗液中氟的量可以达到90.68 mg/kg,与预测值91.12 mg/kg吻合度高。(2)采用氢氧化钙、磷酸二氢钾、氯化镁、硫酸铁复配作为固化剂,利用响应曲面法得到优化配比方案:氢氧化钙添加量3.572%;磷酸二氢钾添加量4.342%;硫酸铁添加量3.391%;氯化镁添加量3.391%。底泥中氟的固化/稳定化效率可以达到73.91%,与预测值75.62%吻合度高。(3)工程成本概算。在淋洗成本计算中,以A1、A3、B2编号底泥为例,粒度范围与砂土相近的底泥的淋洗剂浓度以0.3 mol/L,液固比为8:1进行计算,每吨底泥需要盐酸的价格为94.4元;以A2、A4、B1编号底泥为例,粒度范围与粉砂和粉土相近的底泥的淋洗剂浓度以0.3 mol/L,液固比为10:1进行计算,每吨底泥需要盐酸的价格为118元。在固化/稳定化成本计算中,以实验室操作为例,每次固化/稳定化实验的底泥用量为100 g,需要添加氢氧化钙3.572 g、磷酸二氢钾4.342 g、硫酸铁3.391 g、氯化镁3.391 g,计算出每吨底泥需要固化/稳定化药剂的价格为871.8502元。

关键词：清淤底泥淋洗响应曲面设计方法固化/稳定化氟污染

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类

南京大学学报（自然科学版） 2024年第4期60卷 600-612页

作者：吕佳郑小琪重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆市数字农业服务工程技术研究中心重庆401331 重庆国家应用数学中心重庆401331

基于度量学习的小样本学习方法中模型没有充分挖掘类内样本与类间样本的联系,将单个样本特征视作独立特征用作训练,导致模型生成的原型不准确且特征表示能力差.提出利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类模型.首先,将支持集样本的... 详细信息

基于度量学习的小样本学习方法中模型没有充分挖掘类内样本与类间样本的联系,将单个样本特征视作独立特征用作训练,导致模型生成的原型不准确且特征表示能力差.提出利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类模型.首先,将支持集样本的特征送入类内信息提取分支,构造类内信息特征图,并提取特征获取类别描述信息为原型进行补足;然后,利用类间信息提取分支将不同类的查询样本融合生成新样本,并将该组查询样本的标签作为软标签;最后,使用补足后的原型对查询样本与新样本进行分类,并通过分类损失优化模型.在四个公开数据集上的实验结果表明,在MiniImageNet数据集上,准确率提升2.03%~5.48%;在TieredImageNet数据集上,准确率提升2.25%~8.55%;在CUB数据集上,准确率提升5.10%~8.82%;在CIFAR-FS数据集上,准确率提升2.61%~10.03%.证明与同类小样本图像分类方法相比,提出的模型获得了更优的分类性能与泛化性.

关键词：小样本学习度量学习元学习类内类间信息原型补足