检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

获得性隐睾患者生育潜力的研究

获得性隐睾患者生育潜力的研究

作者：范润泽重庆医科大学

学位级别：硕士

目的总结获得性隐睾的临床特征并探讨其对生育能力的影响。方法本研究分为两部分:第一部分,针对我院自2010年1月到2022年2月行手术治疗的48例隐睾患者的临床资料进行回顾性总结分析,对比分析先天性隐睾（CUDT）和获得性隐睾（AUDT）在... 详细信息

目的总结获得性隐睾的临床特征并探讨其对生育能力的影响。方法本研究分为两部分:第一部分,针对我院自2010年1月到2022年2月行手术治疗的48例隐睾患者的临床资料进行回顾性总结分析,对比分析先天性隐睾（CUDT）和获得性隐睾（AUDT）在隐睾位置、合并疾病、精液质量分析、生殖激素及生殖系统肿瘤标志物等指标或特征上的差异;第二部分,通过数据库、临床试验注册等网络资源的检索,获取并总结分析描述AUDT患者生育能力相关指标数据,观察指标包括睾丸体积、生殖激素水平、精液分析以及生育情况等。结果第一部分:48例隐睾患者在我院顺利完成手术治疗,其中27例为CUDT,19例为AUDT,总结患者临床特征,总体上单侧隐睾患者相较双侧隐睾患者更容易合并同侧腹股沟疝,双侧隐睾患者的精液质量显著差于单侧隐睾患者。CUDT患者和AUDT患者相比,隐睾位置分布存在差异,CUDT较AUDT更常出现于腹股沟区,CUDT患者的血清铁蛋白水平更高,但仍在正常范围内。未发现CUDT患者和AUDT患者生育潜力存在明显差异。第二部分:检索共获取了188篇文献,通过筛选,纳入其中8篇文献进行分析,共计报道1107例隐睾患者,其中873例为AUDT患者,AUDT患者中716例为单侧,157例为双侧隐睾,277例自发下降,103例行睾丸下降固定术。数据分析结果显示,AUDT患者中:（1）单侧隐睾的体积小于健侧睾丸,也小于正常人群睾丸;（2）双侧隐睾体积小于正常人群睾丸;（3）自发下降者隐睾体积和通过手术下降者没有明显差异;（4）单侧患者中,自发下降者血清抑制素B水平和前向运动精子比例显著低于手术下降者,但二者其他生殖激素和精液指标差异不明显。结论AUDT发病特征与CUDT存在一定区别,但生育潜力上无明显差异,AUDT中自发下降者和手术下降者在生育潜力上可能存在有限的差异,对于单侧AUDT患者,根据具体情况权衡后,等待其自然下降也是一个值得考虑的选择。

关键词：隐睾获得性隐睾睾丸下降固定术

基于分布式微服务架构的老年人健康数据管理平台

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分布式微服务架构的老年人健康数据管理平台

作者：范润泽贵州大学

学位级别：硕士

近年来,随着社会经济的发展与技术的不断进步,人们的寿命越来越长,我国已经进入了老龄化社会。老年人的日常起居一直是生活中的一个基本问题,特别是健康管理和活动监护方面,其既是老年人的日常生活需求,也是晚年生活的必要保障。因此,... 详细信息

近年来,随着社会经济的发展与技术的不断进步,人们的寿命越来越长,我国已经进入了老龄化社会。老年人的日常起居一直是生活中的一个基本问题,特别是健康管理和活动监护方面,其既是老年人的日常生活需求,也是晚年生活的必要保障。因此,从老年人身体健康指标等角度进行分析,研究如何通过可用的手段更好地满足老年人以及特定用户的需求,并制定相关策略,对于改善老年人的生活质量具有重要意义。在上述背景下,本论文的研究目标是搭建基于分布式微服务架构的老年人健康数据管理平台,从数据收集、数据整合及智能算法数据分析多个角度让平台响应更高效,为用户提供有价值的服务。其中采用随机森林算法和神经网络语义分割算法对收集到的健康数据和场景画面进行实时监测和身体状态分析,提高了平台对用户身体状态和环境风险的判断能力。完成的主要工作包括:一,分析了数据管理平台与微服务架构的技术现状,依据使用者角色应用背景重点分析了业务需求和平台逻辑架构,明确了平台的设计与实现目标。设计了基于Spring Cloud Alibaba的微服务系统架构,定义了系统业务需求与性能需求。在主架构的基础上开展了平台系统功能模块设计、系统算法设计、平台数据库结构设计以及非功能性模块设计,并根据业务功能需求和高扩展性,细化了各个模块的设计内容。二,研究了健康数据管理平台的微服务架构整体实现过程:通过角色管理用户权限的方式实现安全访问,同时搭建了服务注册与发现、服务链路监控等微服务治理环境,对各个功能模块进行开发;使用MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)物联网传输协议搭配消息队列以及Spring Gateway的方式作为网关服务的实现;健康数据服务实现了数据收集、上传解析以及数据存储持久化的功能;智能算法处理服务运用随机森林算法处理数值计算型数据,对收集的健康数据进行计算与预测,同时提出基于多重金字塔融合的语义分割算法处理场景画面图像数据,对身体状态、位置信息及危险情况等进行实时监测,帮助平台更好地判断使用者所处环境与身体健康状态;设备管理模块实现了各硬件设备管理、信息上传等控制性功能;还实现了平台缓存、动静分离等非功能性模块。总体平台基于Spring Cloud Alibaba架构实现,同时采用My SQL做存储,Redis做缓存,Docker进行环境搭建部署。最后通过自上而下的业务逻辑需求分析与设计,实现了数据收集、数据分析以及数据监控可视化的系统性平台。三,通过所搭建的测试环境对平台进行功能性测试与压力测试,结果表明本文设计的老年人健康数据管理平台具有良好的可行性与可扩展性,实现了老年人健康数据收集、健康状态判断与画面监控、数据分析等功能,能够对提升数据管理方面的信息化、现代化水平发挥积极有效的作用。

关键词：数据管理平台老年人健康数据智能算法微服务架构 Spring Cloud 设备管理

FRKDNet:基于知识蒸馏的特征提炼语义分割网络

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

液晶与显示 2023年第11期38卷 1590-1599页

作者：蒋诗怡徐杨李丹杨范润泽贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 贵阳铝镁设计研究院有限公司贵州贵阳550009

传统的语义分割知识蒸馏方法仍然存在知识蒸馏不完全、特征信息传递不显著等问题,且教师网络传递的知识情况复杂,容易丢失特征的位置信息。针对以上问题,本文提出了一种基于知识蒸馏的特征提炼语义分割模型FRKDNet。首先根据前景特征与... 详细信息

传统的语义分割知识蒸馏方法仍然存在知识蒸馏不完全、特征信息传递不显著等问题,且教师网络传递的知识情况复杂,容易丢失特征的位置信息。针对以上问题,本文提出了一种基于知识蒸馏的特征提炼语义分割模型FRKDNet。首先根据前景特征与背景噪声的特点,设计了一种特征提炼方法来将蒸馏知识中的前景内容进行分离,过滤掉教师网络的伪知识后将更准确的特征内容传递给学生网络,从而提高特征的表现能力。同时,在特征空间的隐式编码中提取类间距离与类内距离从而得到相应的特征坐标掩码,学生网络通过模拟特征位置信息来最小化与教师网络特征位置的差距,并分别和学生网络进行蒸馏损失计算,从而提高学生网络的分割精度,辅助学生网络更快地收敛。最后在公开数据集Pascal VOC和Cityscapes上实现了优秀的分割性能,MIoU分别达到74.19%和76.53%,比原始学生网络分别提高了2.04%和4.48%。本文方法相比于主流方法具有更好的分割性能和鲁棒性,为语义分割知识蒸馏提供了一种新方法。

关键词：语义分割神经网络知识蒸馏特征提炼深度学习

一种多尺度注意力机制的道路场景语义分割网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程 2022年

作者：范润泽刘宇红张荣芬李景玉贵州大学大数据与信息工程学院

通过对道路场景进行语义分割可以辅助车辆感知周边环境，以达到避让行人、车辆以及各类小目标物体障碍的目的，进一步提高行驶的安全性。针对道路场景语义分割中小目标物体识别精度不高、网络参数量过大不利于部署等问题，本文提出了一...

通过对道路场景进行语义分割可以辅助车辆感知周边环境，以达到避让行人、车辆以及各类小目标物体障碍的目的，进一步提高行驶的安全性。针对道路场景语义分割中小目标物体识别精度不高、网络参数量过大不利于部署等问题，本文提出了一种基于多尺度注意力机制的语义分割网络。在网络上架构中，首先利用小波变换多分辨率多尺度分析的特性，设计了一种多尺度小波注意力模块并嵌入到编码器结构中，融合不同尺度及频率的特征信息，保留更多的边缘轮廓细节；其次通过编码器与解码器之间的层级连接以及改进的金字塔池化模块进行多方面特征提取，在保留上下文特征信息的同时获得更多的图像细节；最后在网络模型训练部分，通过设计多级损失函数来约束模型训练，加快网络收敛。使用道路场景数据集CamVid进行测试，平均交并比达到60.21%，与DeepLabV3+和DenseASPP相比参数量平均减少30%，证实了本算法在做到不额外增加参数量的前提下提升了网络模型精度，为道路图像语义分割领域提供了一种新的多尺度分割方法。

关键词：

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

自动驾驶场景下的行人意图语义VSLAM

计算机工程与应用 2023年

作者：罗朝阳张荣芬刘宇红李金范润泽贵州大学大数据与信息工程学院

视觉同步定位与建图（Visual Simultaneous Localization and Mapping， VSLAM）在自动驾驶领域有广泛的应用，但传统的算法缺乏语义信息，并且不能推理和预测场景中行人的行为或意图。本文提出了一种有效的语义VSLAM方法，使用基于DPT... 详细信息

视觉同步定位与建图（Visual Simultaneous Localization and Mapping， VSLAM）在自动驾驶领域有广泛的应用，但传统的算法缺乏语义信息，并且不能推理和预测场景中行人的行为或意图。本文提出了一种有效的语义VSLAM方法，使用基于DPT（Dense Prediction Transformer）的语义分割算法获取潜在动态目标的分割掩码进行动态特征剔除，由于在自动驾驶场景下的动态物体绝大多数为行人和车辆，为了完成潜在动态目标中静态点的重添加及动态物体的再检测，使用几何约束联合行人意图预测共同优化相机位姿，为了对行人是否过马路进行准确的意图预测，利用人体骨架信息构建双流、时空自适应图卷积神经网络预测行人过街意图。在KITTI数据集下验证的结果表明，所提方法相较于ORB-SLAM3算法平均减少了21%的绝对轨迹估计误差，且精度优于同类型的算法，有望为自动驾驶系统提供更丰富的语义信息，更好地完成自动驾驶任务。

关键词：自动驾驶语义分割相机位姿优化行人意图预测

基于多尺度注意力机制的道路场景语义分割模型

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程 2023年第2期49卷 288-295页

作者：范润泽刘宇红张荣芬李景玉贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

通过对道路场景进行语义分割可以辅助车辆感知周边环境,达到避让行人、车辆以及各类小目标物体障碍的目的,提高行驶的安全性。针对道路场景语义分割中小目标物体识别精度不高、网络参数量过大等问题,提出一种基于多尺度注意力机制的语... 详细信息

通过对道路场景进行语义分割可以辅助车辆感知周边环境,达到避让行人、车辆以及各类小目标物体障碍的目的,提高行驶的安全性。针对道路场景语义分割中小目标物体识别精度不高、网络参数量过大等问题,提出一种基于多尺度注意力机制的语义分割模型。利用小波变换的多尺度多频率信息分析特性,设计一种多尺度小波注意力模块,并将其嵌入到编码器结构中,通过融合不同尺度及频率的特征信息,保留更多的边缘轮廓细节。使用编码器与解码器之间的层级连接,以及改进的金字塔池化模块进行多方面特征提取,在保留上下文特征信息的同时获得更多的图像细节。通过设计多级损失函数训练网络模型,从而加快网络收敛。在剑桥驾驶标注视频数据集上的实验结果表明,该模型的平均交并比为60.21%,与DeepLabV3+和DenseASPP模型相比参数量减少近30%,在不额外增加参数量的前提下提升了模型的分割精度,且在不同场景下均具有较好的鲁棒性。

关键词：深度学习语义分割注意力机制小波变换金字塔池化

基于轻量化视觉Transformer的花卉识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

图学学报 2023年第2期44卷 271-279页

作者：熊举举徐杨范润泽孙少聪贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 贵阳铝镁设计研究院有限公司贵州贵阳550025

由于不同种类花卉之间的相似性以及同种花卉的差异性,提取局部特征信息的卷积神经网络(CNN)在花卉图像的识别上取得的结果不够理想。在Swin Transformer(Swin-T)网络的基础上,提出了一种轻量型的Transformer网络LWFormer。首先,该网络... 详细信息

由于不同种类花卉之间的相似性以及同种花卉的差异性,提取局部特征信息的卷积神经网络(CNN)在花卉图像的识别上取得的结果不够理想。在Swin Transformer(Swin-T)网络的基础上,提出了一种轻量型的Transformer网络LWFormer。首先,该网络将基于移动窗口的PoolFormer模块引入Swin-T网络的第一、二阶段,对网络进行轻量化。其次,引入了双通道注意力机制,2个独立的通道分别关注了特征图的“位置”和“内容”,提高网络提取全局特征信息的能力。最后,使用了对比损失函数,进一步优化了网络的性能。在Oxford 102 Flower Dataset和104 Flowers Garden of Eden这2个公开的数据集上对改进的模型进行评估,并与其他方法进行对比,在这2个数据集上,分别得到了88.1%与87.3%的准确率。与Swin-T网络相比,该网络参数量降低了33.45%,FLOPs降低了28.89%,throughtput提高了91.45%,准确率提高了1.8%。实验结果表明,该网络在提升了准确率的同时降低了参数量,得到了速度与精度地提升。

关键词：花卉识别轻量化注意力机制双通道注意力对比损失函数

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

乳腺癌对患者配偶性功能的影响

中华男科学杂志 2022年第1期28卷 26-31页

作者：周志豪梁培禾陈衍霖范润泽胡健重庆医科大学附属第二医院泌尿外科重庆400010 綦江区人民医院泌尿外科重庆401420

目的:了解女性乳腺癌患者配偶的性行为及性功能变化与临床变量和社会人口学变量之间的潜在关系。方法:采用横断面研究,2020年5月至2020年10月收集病例,共纳入196例23~59岁的女性乳腺癌患者的男性配偶。通过在线问卷或电话访问方式,填写... 详细信息

目的:了解女性乳腺癌患者配偶的性行为及性功能变化与临床变量和社会人口学变量之间的潜在关系。方法:采用横断面研究,2020年5月至2020年10月收集病例,共纳入196例23~59岁的女性乳腺癌患者的男性配偶。通过在线问卷或电话访问方式,填写男性性功能问卷(BSFI),并收集社会人口学变量和临床变量。结果:受访者年龄(46.13±7.75)岁,至调查时患者患癌时间(1.58±0.48)年。受访者性功能障碍发生率在患者患癌前(9.68%)后(49.76%)存在显著差异(P<0.001);主要类型是性欲低下(38.3%)。患者接受乳腺根治性切除术(OR=5.533,P=0.017,95%CI=1.366~22.412)和接受放疗者(OR=3.439,P<0.044,95%CI=1.058~11.171)其配偶出现性欲低下问题概率更高。受访者性欲低下的发生率的受自身年龄(OR=1.134,P=0.001,95%CI=1.053~1.222)影响显著。结论:女性患乳腺癌及治疗情况可能影响配偶性功能状态。医务工作者有必要对影响患者及其配偶性功能的因素加以关注,以采取相应的干预措施。

关键词：乳腺癌配偶性功能性欲低下

Image Inpainting by Robust Principle Component Analysis(RPCA)

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Image Inpainting by Robust Principle Component Analysis(RPCA...

作者：范润泽华中师范大学

学位级别：硕士

图像修复是根据先验知识或背景信息重建图像缺失或损坏部分的过程。传统方法只是使用图像的局部信息来恢复,因此恢复的结果总是不好。如今,很多人开始使用鲁棒主成分分析(RPCA)的相关算法进行图像修复,但是当把传统的秩最小化应用于这...

图像修复是根据先验知识或背景信息重建图像缺失或损坏部分的过程。传统方法只是使用图像的局部信息来恢复,因此恢复的结果总是不好。如今,很多人开始使用鲁棒主成分分析(RPCA)的相关算法进行图像修复,但是当把传统的秩最小化应用于这些问题时,目标函数的表达并不能充分利用先前的目标秩。有关这些问题的信息。在论文中,我使用具有全局信息的低秩结构来修复图像,使用增广拉格朗日乘数(ALM)来制定我的算法,并使用交替方向乘法器(ADMM)进行优化。通过分析实验结果,我得出结论,图像场景的信息由前一个小部分的最大奇异值控制。受此启发,我使用表征信息的前20个最大奇异值来修复图像。实验结果表明,使用该方法修复图像比以前的传统方法更好。图像修复技术的主要目标是改变图像的受损区域,使不熟悉原始图像的普通观察者无法检测到需要修复的区域。图像绘画在文物保护、视频特效制作、冗余对象去除等方面都得到了广泛的应用。图像修复是一个非常具有挑战性的问题,因为这是一个典型的逆问题。只有损坏的图像需要使用适当的信息来填充缺失的区域。通常,如果没有关于图片的先前知识,这是完全不可行的。传统上,图像修复被认为是恢复的特殊情况。假设图像是连续信号,两个相邻像素是相关的。因此,可以通过使用相邻区域的空间信息来实现图像修复。这种技术对于恢复小区域非常有效,但由于内部信息逐渐不可靠,因此无法对大区域进行处理。如今,图像修复技术是计算机科学领域的一个热门话题。修复的概念用于处理博物馆中的退化画作。传统上,修补是由一些专业人士制作的,它总是花费大量时间。此过程的主要目的是重建图片的损坏或缺失部分,该技术的过程使得普通观察者无法检测到被修复的区域。修复技术广泛用于恢复旧视频,删除数字图像中的对象,修复红眼,超高分辨率,照片编码和转换。使用相邻区域的空间信息重建图片中的损坏区域或缺失部分。我们想通过图像修复来创建原始图像,但如果没有先前的图片知识则完全不可行。在图像恢复的真实条件下,就像填充包含整个对象的孔一样,这是不可能替换取决于演示者的消息的整个对象。考虑到这一点,图像修复算法不仅仅是重建过去的事物。相反,它创造了黑洞周围信息的外部延续,普通观察者无法察觉。图像修复是图像处理中的一个重要部分。在我的论文中,我搜索,实现并评估了图像修复算法。为了比较以前的图像修复方法,并通过全局分析结合整个图像的信息来修复图像上的缺失区域,我想创建一种新的方法来修复图像。这种方法可以提高图像恢复的准确性,并且当存在许多不利因素时也可以确保成功完成图像恢复。在我的论文中,受到一些RPCA算法的启发,我使用具有全局信息的低秩结构来修复图像,使用增广拉格朗日乘数(ALM)来制定我的算法,并通过交替方向法进行优化乘数(ADMM)。最后,证明我的方法比以前的方法更好。在我的论文中,我提出了一种新的方法命名为低秩ALM算法用于图像修复,它隐含地包括了目标秩约束。我将我的方法应用于跟踪图像修复问题,并表明我的结果优于以前的图像修复方法。在我的分析实验中,增广拉格朗日函数和目标函数构成约束优化问题。为了解决这个问题,我使用ADMM分解公式来解决问题。根据最近开发的交替方向法,将在处理其他值时以交换的方式最小化每个值。这个问题将分为三个子问题,并通过解决这些问题对我的函数进行优化。众所周知,求解第一个子式是一个非凸问题,求解第二个子式是一个凸问题,ADMM是将两个公式交替求解来达到共同收敛。非凸问题的ADMM被认为是局部优化方法,其目的是合并到目标值的更好位置。在我的方法中,每个子问题都有一个连续的解决方案,每个值通常相对于每个子问题迭代中的原始变量优化递减。实验结果表明基于ADMM的方法具有更好的收敛性。每个像素只有一种采样颜色的灰度数字图像。这些图片通常显示在灰色阴影从最黑暗到最亮的白色,虽然通常情况下,样品可以是任何颜色的不同阴影,甚至不同的亮度。灰色图片与黑白图片是不同的。在计算机图像这一领域中,只有两种颜色,而且黑白之间有许多颜色深度等级。在一些实验中,我将使用灰度图像对图像的绘制结果进行测试,并将我的方法与PSSV的图像恢复性能进行比较。首先将图像约简为灰度图像,提取灰度矩阵的矩阵大小,建立其指标矩阵,并利用指标矩阵对图像进行修改。与矩阵补全方法不同,我可以用我的方法来设置矩阵秩的大小,根据图像缺失部分的大小,当矩阵秩大小为1-3时,图像的恢复效果最佳。接下来,我将使用两种方法来比较我的方法和PSSV的性能。首先,我使用随机缺失图像进行实验,将图像缺失率设置为0.2,使得图像是随机缺失内容的一部分。接下来,我使用块缺失图像进行实验。我使用这个图像与上一节相同,但块缺失的区域是由我自己定义的,这取决于许多元素,如复杂性,大小或像素。实现上述方法的代码都是使用MATLAB来编写,得到了实验图像和数据。最后,我将分析这些数据来证明我的方法是实用的。通过分析实验结果,我们可以看到图像恢复效果很好。但为了证明我的

关键词：