检索结果-南通市图书馆

X射线计算机断层扫描(CT)已成为临床诊断的重要方式,为临床医生提供了强有力的帮助。但CT检测时产生的辐射对患者产生的伤害不容忽视。近年来,利用低剂量技术降低辐射对人体的影响,已广泛应用于临床诊断。然而,辐射剂量的减少导致投影数据受到污染,使得CT图像在重建时产生大量噪声和伪影,对图像质量和诊断精度产生了不利影响。因此,如何在减少CT扫描剂量的同时提高图像质量,成为了CT成像领域的重要研究方向。目前,深度学习在低剂量CT(Low-dose CT,LDCT)图像去噪方法方面已经取得了不错的效果。然而,现有的低剂量CT图像去噪算法主要集中在改进网络结构和优化损失函数,不能有效地表达噪声,缺乏解剖学的先验知识,并且单一模型无法适用于多种场景,从而限制了其性能和应用。在低剂量CT图像中,噪声呈现复杂多样的混合泊松-高斯分布,这增加了去噪工作的难度。混合泊松高斯分布结合了泊松分布和高斯分布的特点,包含了许多难以预料的噪声特征,因此对深度学习模型的预测构成了巨大挑战。为了对抗这种噪声,有必要专门设计一个模块来处理这种复杂的噪声表示方式。过去的方法一般从随机初始化的权重出发开始训练,但随机初始化的权重中未包含解剖学先验知识,无益于模型的训练。因此,本研究提出了一个预训练框架,以获得解剖学先验,这将有助于处理低剂量CT图像去噪任务。同时,本研究分析发现,当前网络结构在各CT扫描参数、重建参数下的通用性不足,并提出了基于Prompt的多场景通用性优化方案。在使用了该方案后,一个模型可以在多场景下具有不错的表现。基于以上,本文的创新点主要有以下几点:(1)提出了基于分布回归的低剂量CT图像噪声表示模型。通过改善网络建模方式,将噪声建模为通用分布,使用Distribution Regression Layer替代传统的回归层,实现对噪声更准确的预测。同时,为了提升训练速度和预测精度,加入了联合损失函数。并通过消融实验和预测结果可视化来验证了本方法的有效性。(2)提出基于解剖学先验的预训练框架。在预训练的过程中,基于CT图像的序列特性,引导模型学习解剖结构的先验知识,从而提供大量有用的信息。这种学习方式大幅度提高了模型在处理下游任务,即低剂量CT图像去噪任务时的表现。通过优化,预训练框架使模型更有能力理解并处理图像信息,实现了高质量的图像去噪。通过进行可视化实验和有效性讨论,证实了该框架的有效性,验证了设计的合理性。(3)提出了基于Prompt的多场景通用性优化方案。在现有的模型结构下,由于模型能力的限制,在同时训练多种场景的数据时,一个模型往往无法有效应对各种通用场景。因此,本研究利用Prompt Module,引入了可学习的Prompt参数。这种做法可以引导模型进行有效的任务识别、特征选择和场景建模,从而提高了模型的通用性能。实验证明,经过优化后的模型在表现上超过只进行单一场景训练的模型。

关键词：低剂量CT 图像去噪噪声表示解剖学先验

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计算机辅助认知行为治疗对产后焦虑的影响

计算机辅助认知行为治疗对产后焦虑的影响

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作者：顾智伟西北师范大学

学位级别：硕士

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素养导向的复习教学进阶——以“走向共同富裕”为例

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思想政治课教学 2024年第5期5卷 47-50页

作者：顾国卫浙江临海台州初级中学

“知识”中心、“应试”训练的传统中考复习教学,有悖于《义务教育道德与法治课程标准(2022年版)》素养导向的教学评价原则。“围绕素养,依据标准,铸魂育人”的复习教学要体现目标、情境、活动、评价等课堂要素与环节整体进阶。具体来说... 详细信息

“知识”中心、“应试”训练的传统中考复习教学,有悖于《义务教育道德与法治课程标准(2022年版)》素养导向的教学评价原则。“围绕素养,依据标准,铸魂育人”的复习教学要体现目标、情境、活动、评价等课堂要素与环节整体进阶。具体来说,目标设计细化学业质量标准,体现从“做题夺分”到“做事成人”;情境选择强调真实,体现从“知识提取”到“任务驱动”;活动激发问题解决,体现从“坐而论道”到“做而论道”;教学评价引领反思改进,体现从“标准答案”到“多元表现”。复习教学应依标据本,形成环环相扣、不可或缺的进阶,促使素养生成。

关键词：素养导向复习教学以评促教以评促学

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UEFI的启发式逆向分析与模糊测试方法

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软件学报 2024年第8期35卷 3577-3590页

作者：林欣康顾匡愚赵磊空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学) 湖北武汉430072 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

统一可扩展固件接口(unified extensible firmware interface,UEFI)作为新一代固件接口标准,广泛应用于现代计算机系统,但其漏洞可能引发严重安全威胁.为了减少UEFI漏洞引发的安全问题,需要进行漏洞检测.而第三方安全测试场景下的模糊... 详细信息

统一可扩展固件接口(unified extensible firmware interface,UEFI)作为新一代固件接口标准,广泛应用于现代计算机系统,但其漏洞可能引发严重安全威胁.为了减少UEFI漏洞引发的安全问题,需要进行漏洞检测.而第三方安全测试场景下的模糊测试是检测的主要手段.但符号信息的缺失影响了测试效率.提出了一种启发式的UEFI逆向分析方法,恢复固件中的符号信息,改进模糊测试并实现了原型系统Re UEFuzzer.通过对来自4个厂商的525个EFI文件进行测试,证明了逆向分析方法的有效性.Re UEFuzzer可以提升函数测试覆盖率,并在测试过程中发现了一个零日漏洞,已报告给国家信息安全漏洞共享平台以及公共漏洞和暴露系统.实验证明,该方法在UEFI漏洞检测方面具有有效性,可以为UEFI安全提供一定的保障.

关键词：统一可扩展固件接口逆向工程模糊测试静态程序分析固件安全

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