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基于深度学习的异常心拍识别研究

基于深度学习的异常心拍识别研究

作者：袁成成安徽医科大学

学位级别：硕士

心血管疾病的诊疗如今已经成为威胁人类健康的一大难题,由于该疾病具有潜伏周期久、患病周期长等特点,获得精准而有效的早期诊断对于患者来说至关重要。在目前的医疗环境下,依靠医生的人工诊断耗时长,成本高,已经难以满足患者们与日俱... 详细信息

心血管疾病的诊疗如今已经成为威胁人类健康的一大难题,由于该疾病具有潜伏周期久、患病周期长等特点,获得精准而有效的早期诊断对于患者来说至关重要。在目前的医疗环境下,依靠医生的人工诊断耗时长,成本高,已经难以满足患者们与日俱增的就诊需求,因此,利用计算机辅助诊断技术实现心电信号的自动分类逐渐成为解决该类问题的有效方案。在当前研究中,识别算法容易受到数据不平衡,特征提取能力不足以及分类准确度较低这三个主要问题的限制,使得其难以得到广泛应用,针对以上的这些问题,本文基于深度学习的方式,对如何有效的实现心电信号的分类做了如下研究:(1)由于心电信号在提取时极易在周边磁场、采集设备以及复杂环境的干扰下混入噪声信号,为了给后续研究提供可靠的实验数据,本文基于MIT-BIH心律失常数据库中的信号特点,先利用中值滤波的方式去除原始信号中的基线漂移,减少低频噪声对信号的干扰,之后再利用小波变换对信号进行分解和重构,有效去除了原始心电中的高频噪声,同时分别采用了三种不同的数据采样方式来对原始数据进行平衡化处理,以提高数据质量,减少由于数据不平衡问题对实验带来的影响。(2)设计了Res Net-ABi GRU心电信号分类模型,该模型利用残差连接的方式构建深度卷积层,有效提高了网络对于特征的提取深度,并且残差网络能够无损的传播梯度,避免了由于梯度连乘而引发的梯度消失的现象,之后加入了结合注意力机制的双向GRU网络,既保证了充分提取信号中的时序特征,也提高了网络对于重要特征的关注程度,并简化模型结构进而降低模型的运算压力,使模型整体的分类能力得到进一步提升。在实验的分类结果中,模型在整体准确率、灵敏度、特异性和F1-score上分别达到了99.09%、93.65%、99.22%和94.50%。(3)考虑到传统的采样方式容易造成数据之间的关联性较强,这与真实的数据分布存在差异,不利于模型提取到数据中的多样性特征,因此研究进一步引入生成对抗网络中的WGAN来进行数据增强,即将训练集根据心拍类别再次划分成五类数据集,并分别训练得到五种心拍的最优生成器,从而根据数据分布有针对性的生成更加可靠的心拍数据,最后在数据平衡的基础上同等扩充所有心拍,以此来突破小样本数据集对于神经网络的限制。在利用WGAN平衡化数据后,模型在整体准确率、灵敏度、特异性和F1-score上分别达到了99.50%、96.37%、99.68%和96.50%,其效果相较于传统的数据采样方式具有更明显的优势。在本文的研究中,实验基于MIT-BIH心律失常数据库,利用深度学习的方式分别在数据平衡化、数据集扩充、构建心拍分类模型三个方面均取得了良好的表现,这些方法都有助于应用到移动心电检测设备中,从而提高计算机辅助诊断的有效性和临床应用价值。

关键词：心血管疾病心电信号分类残差网络注意力机制生成对抗网络

基于深度多任务学习的多参数影像融合方法联合预测乳腺癌病理信息研究

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基于深度多任务学习的多参数影像融合方法联合预测乳腺癌病理信息...

作者：袁成成杭州电子科技大学

学位级别：硕士

乳腺癌具有较高的发病率以及死亡率,是女性最常见的肿瘤疾病。目前,乳腺癌的诊疗模式已经逐步转化为具有针对性的个体化治疗方案。而乳腺癌病理信息中的Ki-67表达水平、分子分型及组织学分级等信息可为患者提供预后信息,这些指标有助于... 详细信息

乳腺癌具有较高的发病率以及死亡率,是女性最常见的肿瘤疾病。目前,乳腺癌的诊疗模式已经逐步转化为具有针对性的个体化治疗方案。而乳腺癌病理信息中的Ki-67表达水平、分子分型及组织学分级等信息可为患者提供预后信息,这些指标有助于治疗计划的制定,预测患者的诊治疗效。在乳腺癌诊断治疗前需要进行医学影像检查,多参数磁共振成像包括多种成像技术,根据多种影像综合分析可以对癌症提供充足的信息,在乳腺癌诊疗中发挥重要作用。而多任务学习可以对显著相关的多个任务共享部分参数以达到相互学习的目的,进而提高单一任务学习的性能。一般乳腺癌研究方法都是使用机器学习对单参数影像进行研究,且大部分研究只针对于一种或两种病理信息进行单独预测。本研究使用多参数磁共振影像对乳腺癌Ki-67表达、分子分型以及组织学分级等病理信息进行深度多任务学习联合预测研究。具体研究内容如下:（1）对患者病理信息数据采集并对其进行处理和分析:回顾性分析202例术前,化疗前的浸润性导管癌患者乳腺MRI数据,整理乳腺癌患者的病理信息数据并统计患者的年龄、绝经情况、Ki-67表达、分子分型以及组织学分级等的基本信息。使用卡方检验以及方差分析对患者病理信息等进行统计分析。获取原始多参数影像并进行预处理,使用人工方法分割出含肿瘤的腺体影像,并对处理好的影像数据进行扩充。（2）基于单任务深度学习的乳腺癌病理信息预测研究:在建立乳腺癌病理信息预测模型中,使用在大数据集Image Net上预训练好的模型权重参数作为迁移学习,重新设计其分类层,并使用微调的方法重训练解冻层及分类层,分别对乳腺癌分子分型、组织学分级和Ki-67表达进行预测。在单任务学习研究中,预测Ki-67表达、分子分型以及组织学分级这三个任务的研究是独立进行的,相互之间没有联系。（3）基于多任务深度学习的乳腺癌病理信息预测研究:为了改善单任务学习病理信息预测模型的性能,我们提出了深度多任务学习方法。建立深度多任务学习乳腺癌病理信息预测模型,对乳腺癌Ki-67表达、Luminal A型以及组织学分级同时进行预测,并对模型的预测性能进行评估。将单任务学习方法与多任务学习进行对比分析,评估出最佳学习方法。（4）基于多任务多参数影像融合的乳腺癌病理信息预测研究:为了充分利用影像信息,本文主要提出了三种影像融合的方法来对乳腺癌病理信息进行预测,分别是基于决策层平均的融合算法、基于特征串联的特征层融合算法和基于特征并联的特征层融合算法。使用以上三种影像融合方法分别对多参数影像进行病理信息预测研究,分析其实验结果。实验结果显示,深度多任务学习结合多参数影像模型预测Ki-67表达、Luminal A和组织学分级的最佳AUC为0.819,0.799,0.747。结果表明,基于深度多任务学习方法结合多参数影像的乳腺癌分析能够显著提高Ki-67表达、Luminal A型以及组织学分级的预测性能,对乳腺癌的诊断和个性化治疗方案的选择具有重要意义。

关键词：乳腺癌病理信息多参数影像深度学习多任务学习

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循环流化床锅炉物料循环系统建模研究

循环流化床锅炉物料循环系统建模研究

作者：袁成成华北电力大学

学位级别：硕士

循环流化床(CFB)技术是最近几年在国际发展起来的一种新的清洁煤燃烧技术,由于其高效、低污染、煤种适应广等优点受到各国学者普遍关注,成为目前清洁煤燃烧技术的主导发展方向之一。循环流化床锅炉是基于气固两相流的燃烧技术,是一种包... 详细信息

循环流化床(CFB)技术是最近几年在国际发展起来的一种新的清洁煤燃烧技术,由于其高效、低污染、煤种适应广等优点受到各国学者普遍关注,成为目前清洁煤燃烧技术的主导发展方向之一。循环流化床锅炉是基于气固两相流的燃烧技术,是一种包含了多种气固流态形式的复合流态结合体。物料在炉膛中“工作”的过程其实就是物料在气固流态化下循环流动和燃烧的过程。物料循环过程包括外循环过程以及内循环过程。外循环过程是指物料在炉膛燃烧,烟气携带的颗粒经分离器、回料装置回到炉膛的过程;内循环过程中最重要的体现是物料在炉膛中的浓度分布。物料浓度分布是反映流化床流体动力特性的一个重要方面,这是因为物料浓度直接影响到床内流体运动特性、传热、受热面磨损等关键问题。因此,建立循环流化床锅炉物料循环系统的模型具有一定的现实意义。本文首先介绍了循环流化床锅炉物料循环系统的研究现状、工作原理以及物料循环系统各部分的组成。然后,采用小室模型将炉膛分为密相区、过渡区和稀相区三个区域,建立了相应的动态质量平衡方程。与以往论文不同的是本文不仅仅考虑了气固两相流,而是在其基础上引入物料燃烧过程以及质量平衡过程。最后在前人试验公式的基础上建立了基于气固流动、燃烧以及质量平衡相结合的物料浓度分布模型。由于炉内物理过程和化学过程十分复杂,因此对模型做出了适当的简化。由于锅炉运行的复杂性和试验条件限制,现场无法采集炉内物料浓度的参数。因此本文选用了一种新的数值模拟软件FLUENT代替“现场”。很多学者基于FLUENT对循环流化床内部的流动、燃烧、传热方面做了大量的研究,证明了FLUENT软件的可行性。本文利用FLUENT软件,基于EULER双流体模型模拟了循环流化床锅炉物料循环系统不同时刻的物料浓度分布。模拟结果表明:物料颗粒浓度总体呈“上稀下浓”的分布,并在二次风口以上区域颗粒浓度呈现中间浓度低,边壁浓度高的“环-核”结构。另外,改变流化风速和质量循环流率,颗粒浓度在中下部区域沿轴向变化比较明显,而沿径向边壁区域的颗粒浓度变化明显。最后,用FLUENT将物料浓度沿轴向分布的数据导出来,与机理建模得到的数据进行对比,验证本文所建模型的正确性。为循环流化床锅炉物料循环系统的研究提供了一种新的思路。

关键词：循环流化床锅炉物料循环系统物料浓度 FLUENT 建模

数据服务商参与公共信息服务供给研究 ——基于政商关系分析的视角

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数据服务商参与公共信息服务供给研究 ...

作者：袁成成苏州大学

学位级别：硕士

公共信息服务作为公共服务的重要组成部分,对社会民生及信息服务行业发展具有重要意义。数据时代的到来,社会公众信息需求发生变化,由政府主导的公共信息服务难以适应这一变化,数据服务商等市场主体的介入弥补了政府能力缺失的部分。作... 详细信息

公共信息服务作为公共服务的重要组成部分,对社会民生及信息服务行业发展具有重要意义。数据时代的到来,社会公众信息需求发生变化,由政府主导的公共信息服务难以适应这一变化,数据服务商等市场主体的介入弥补了政府能力缺失的部分。作为掌握信息技术的优势主体,比如国外有SAP、IBM等大型数据服务公司,国内有星环科技、云端大数据阿里巴巴、海云数据等,这些数据服务商不同程度地为公共信息服务领域做出了贡献。值得注意的是,数据服务商参与公共信息服务供给既有优势,也有导致新问题的风险。基于此,数据服务商如何有效参与公共信息服务供给,为提高公共信息服务质量作出贡献成为一个具有现实意义的研究课题。文章基于政府与数据服务商的互动关系,对其参与公共信息服务的有关问题进行了探讨。首先,文章在现状调研基础上,进行了数据服务商定义与内涵以及价值取向和目标等相关理论探讨。其次,文章重点对数据服务商在公共信息服务中的角色及其与政府关系进行了分析,提出数据服务商在公共信息服务中承担不同的角色,认为公共信息服务供给者是其主要角色,以此为基础对政商之间的互动关系进行分析。接下来,为了实际验证上述理论判断,文章以“云上贵州多彩宝”为例,实际揭示数据服务商与政府的关系,从中寻找当前政商互动关系中存在的问题,并以此为切入点全面分析数据服务商在公共信息服务供给中面临的若干问题。然后,以案例揭示的问题为导向,从观念更新、主体关系优化、法律制度等方面提出优化数据服务商参与公共信息服务供给的策略。最后,文章对主要结论进行了概括并指出需要进一步研究的相关问题。

关键词：数据服务商公共信息服务角色定位主体关系

六安经济技术开发区管委会智能化系统工程的设计与研究

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六安经济技术开发区管委会智能化系统工程的设计与研究

作者：袁成成合肥工业大学

学位级别：硕士

随着互联网的不断发展,智能化正逐渐渗透我们生活中的方方面面,也正被广泛用于各类现代化新型楼宇中。跟上现代化网络信息发展的潮流,有针对性的运用当下正在迅速发展的信息通信技术和计算机网络系统技术加强楼宇的智能化建设,是促进管... 详细信息

随着互联网的不断发展,智能化正逐渐渗透我们生活中的方方面面,也正被广泛用于各类现代化新型楼宇中。跟上现代化网络信息发展的潮流,有针对性的运用当下正在迅速发展的信息通信技术和计算机网络系统技术加强楼宇的智能化建设,是促进管委会招商大楼及其附属区域稳定发展的重要途径,也是提高招商大楼服务能力和现代化层次的关键。因而强化智能化系统的规划设计是开发区管委会适应未来信息化发展的基础性环节,是综合管理中不容忽视的问题。前期整个系统的规划设计对后期的建设起着关键性的决定作用,系统而全面的做好这关键的第一步,对开发区管委会未来整体运营都起到至关重要的作用。本文以六安开发区管委会招商大楼及附属楼宇智能化重建为研究对象,在经过仔细调研和分析建筑物结构特点及实际需求后,按照现在国家相关标准,对综合安防系统、机房改造系统、综合布线系统及信息安全系统等进行了规划方案的设计。本文针对开发区管委会智能化建设需求,根据建筑物的工程结构,选择了智能化系统中重要的四方面:综合安防系统、机房改造系统、综合布线系统和信息安全等级保护。本文对这四个建设系统的进行了具体分析和设计,并结合实际制订了与其相适应和配套的各项子系统运行管理的规划设计方案。按照现有的行业规范标准,采取先进设计理念对管委大楼进行了较为详尽的设计,其最终目的是改善六安开发区管委会原有落后的网络和安防系统环境,适应当下和未来信息时代的发展,提高园区安防环境,提高工作效率,并为开发区的智慧园区建设做好铺垫。

关键词：综合安防系统机房改造系统综合布线系统信息安全等级智慧园区

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融合残差网络与自注意力机制的心律失常分类

生物医学工程学杂志 2023年第3期40卷 474-481页

作者：袁成成刘自结王常青杨飞安徽医科大学生物医学工程学院合肥230009 中国科学院等离子体物理研究所合肥230031 中国科学技术大学合肥230026

在心血管疾病的诊断中,心电信号的分析一直起到至关重要的作用。目前如何利用算法有效识别出信号中的异常心拍,仍然是心电信号分析领域中的难点。本文将深度残差网络与自注意力机制相结合,提出了一种能够自动识别出异常心拍的分类模型,... 详细信息

在心血管疾病的诊断中,心电信号的分析一直起到至关重要的作用。目前如何利用算法有效识别出信号中的异常心拍,仍然是心电信号分析领域中的难点。本文将深度残差网络与自注意力机制相结合,提出了一种能够自动识别出异常心拍的分类模型,该模型首先基于残差结构设计了18层卷积神经网络,用来充分提取信号中的局部特征,之后再结合双向门控循环单元,用于提高网络对于时序特征的挖掘能力,最后引入自注意力机制为提取到的每一个特征赋予区分化的权重,协助模型在训练的过程中更有效地关注重要特征,以此来获得较高的分类精度。本研究采用多种方式进行数据增强,缓解了由于数据不平衡问题对模型效果带来的影响。本研究实验数据来源于麻省理工学院与贝斯以色列医院(MIT-BIH)构建的心律失常数据库,最终结果表明,研究提出的模型在原始数据集上达到了98.33%的总体准确率,在优化后的数据集中达到了99.12%的总体准确率,证明了该模型在心电信号分类方面拥有良好的效果,具备应用到便携式心电检测设备的潜在价值。

关键词：心电信号分类残差网络双向门循环控制单元自注意力机制

基于DCE-MRI影像的深度多任务学习联合预测乳腺癌病理信息研究

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传感技术学报 2021年第3期34卷 354-360页

作者：袁成成范明许茂盛王世威厉力华杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所浙江杭州310018 浙江省中医院放射科浙江杭州310006

乳腺癌病理信息中的Ki-67表达水平、分子分型及组织学分级等信息可为患者提供预后信息,本文提出一种基于深度多任务学习对乳腺癌多种病理信息联合预测的方法。回顾性分析202例术前,化疗前的浸润性导管癌患者乳腺DCE-MRI影像,将数据集随... 详细信息

乳腺癌病理信息中的Ki-67表达水平、分子分型及组织学分级等信息可为患者提供预后信息,本文提出一种基于深度多任务学习对乳腺癌多种病理信息联合预测的方法。回顾性分析202例术前,化疗前的浸润性导管癌患者乳腺DCE-MRI影像,将数据集随机分为训练集122例,测试集80例。分割影像的含肿瘤的腺体区域,并获得6个减影序列,利用深度学习结合多任务学习方法对Ki-67表达、分子分型及组织学分级中任意显著相关的两个任务进行联合预测,并计算AUC评估模型的分类性能。多任务学习影像模型预测Ki-67表达、Luminal A和组织学分级的最佳AUC为0.804,0.757,0.724。实验结果表明,深度多任务学习可以很好的预测乳腺癌病理信息的性能,对乳腺癌的诊断和个性化治疗方案的选择具有重要意义。

关键词：乳腺癌深度学习多任务学习组织学分级 Ki-67表达分子分型

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我的奶奶

作文（初中年级） 2012年第4期 8-9页

作者：袁成成江苏启东新港中学海韵文学社 226222

我的奶奶已经是七十多岁的人了，满头自然卷曲的银发，看上去很美，一双慈祥的眼睛总是笑眯眯的，说起话来又清脆又好听。虽说奶奶已年过古稀，但是身体很好，精神也格外矍铄。这应该和她喜欢运动，性格开朗，善于接受新鲜事物有关吧。

关键词：中学作文语文教学《我的奶奶》

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预制盖梁高性能混凝土配制技术研究及应用

港工技术与管理 2023年第2期 29-36页

作者：袁成成中交第三航务工程局有限公司上海分公司上海200120

本文对S3公路预制盖梁高性能混凝土配合比进行研究。为实现预制构件快速生产周转率,提出混凝土5d内达到设计强度90%满足起吊要求和7d内达到设计强度100%满足预应力张拉要求。在较高胶凝材料用量和较低水胶比的配合比基础上进行优化设计... 详细信息

本文对S3公路预制盖梁高性能混凝土配合比进行研究。为实现预制构件快速生产周转率,提出混凝土5d内达到设计强度90%满足起吊要求和7d内达到设计强度100%满足预应力张拉要求。在较高胶凝材料用量和较低水胶比的配合比基础上进行优化设计,采用优选骨料级配和砂率、降低水胶比和胶凝材料用量,配制出既能满足快速周转强度指标要求、同时具备良好工作性能的混凝土配合比,从而降低混凝土构件开裂风险。

关键词：预制盖梁高性能混凝土配合比设计混凝土裂缝