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中国激光 2022年第11期49卷 127-137页

作者：李家昱陈明惠杨瑞君马文飞赖湘玲黄鐸文刘渡新马昕宏沈越上海理工大学医疗器械与食品学院生物医学工程系上海介入医疗器械工程技术研究中心教育部医学光学工程中心上海200093 四川省绵阳市第三人民医院四川绵阳621000

眼底照相是获取眼部图像的主要技术之一。利用眼底相机对视网膜病变区域进行拍摄可以获得清晰的图像,从获取的图像中能够直接观察到眼球中的渗出物、出血点和微血管瘤,根据检测出的病灶类型、数量和位置等信息可进行糖尿病视网膜病变分... 详细信息

眼底照相是获取眼部图像的主要技术之一。利用眼底相机对视网膜病变区域进行拍摄可以获得清晰的图像,从获取的图像中能够直接观察到眼球中的渗出物、出血点和微血管瘤,根据检测出的病灶类型、数量和位置等信息可进行糖尿病视网膜病变分类。基于此,本文利用深度神经网络对糖尿病视网膜病变进行自动分类识别,提出了一种体系结构简单、在通用设备上运行速度快的卷积神经网络CA-RepVGG(CA代表Channel Attention, RepVGG为现有模块)。利用单路极简结构的RepVGG模块替代复杂的可使用性较差的模块作为分类模型的主体部位,并选用高效通道注意力机制ECA替代压缩注意力机制SE,以此来提升模型对病变分级的能力。此外,本文还将CA-RepVGG模型与传统的分类模型VGG-16、Inception-V3、ResNet-50和ResNext-50模型进行了比较。从比较结果可以看出,虽然CA-RepVGG模型的参数量最大,但由于其是单分支结构,且只有3×3卷积块,因此它的模型复杂度并不高,分类速度很快,比另外4个模型中分类速度最快的ResNet-50还高出15.3%。另外,利用两个混淆矩阵展示了所提模型的分类结果,其在两个数据集上的准确度都超过了92.4%,精确度不低于91.6%,灵敏度在93.8%以上。从实验结果可知,所提模型不仅可对糖尿病视网膜病变进行分类,而且相比其他现有模型具有一定的优越性。若将该模型应用在临床上,可以提高专业眼科医生在眼科疾病上的诊断效率。

关键词：医用光学眼科糖尿病视网膜病变分级眼底照相机深度学习眼底图像自动检测

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熔纺-选择性溶胀制备嵌段共聚物多通道中空纤维膜

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化工进展 2024年第1期43卷 269-278页

作者：钟丁磊黄铎应翔邱守添汪勇南京工业大学化工学院江苏南京 211816

嵌段共聚物的熔纺-选择性溶胀是一种制备中空纤维膜的清洁生产工艺.本文提出构建多通道构型来提升嵌段共聚物中空纤维膜的性能,通过熔纺-拉伸-选择性溶胀,制备了具有3通道和7通道的聚砜/聚乙二醇嵌段共聚物中空纤维膜,研究了通道数、溶... 详细信息

嵌段共聚物的熔纺-选择性溶胀是一种制备中空纤维膜的清洁生产工艺.本文提出构建多通道构型来提升嵌段共聚物中空纤维膜的性能,通过熔纺-拉伸-选择性溶胀,制备了具有3通道和7通道的聚砜/聚乙二醇嵌段共聚物中空纤维膜,研究了通道数、溶胀条件和拉伸行为对中空纤维膜微观结构、渗透性、截留率和耐压性的影响.由于壁厚的相互支撑作用,多通道中空纤维膜的渗透性和耐压性能都比单通道中空纤维膜有所提高,且可通过拉伸和溶胀条件实现膜性能在较大范围内的高效调控.在适当的通道数和拉伸比下,拉伸后的三通道中空纤维膜的通量比单通道中空纤维膜高20倍.此工作对使用清洁方法制备高性能的中空纤维膜具有重要意义.

关键词：超滤中空纤维膜嵌段共聚物多通道选择性溶胀

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视网膜OCT图像中液体分割方法的研究

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光学技术 2022年第3期48卷 364-371页

作者：王腾陈明惠柯舒婷袁媛赖湘玲黄鐸文刘渡新马昕宏上海理工大学健康科学与工程学院生物医学工程系上海介入医疗器械工程技术研究中心教育部医学光学工程中心上海200093

光学相干层析成像(OCT)广泛应用于眼科,用于观察视网膜的形态,对病变区域的检测和诊断评估具有重要意义。由于液体的积聚引发的一系列视网膜疾病,针对视网膜OCT图像中的液体检测和分割问题,设计了一种具有全局上下文特征信息的神经网络... 详细信息

光学相干层析成像(OCT)广泛应用于眼科,用于观察视网膜的形态,对病变区域的检测和诊断评估具有重要意义。由于液体的积聚引发的一系列视网膜疾病,针对视网膜OCT图像中的液体检测和分割问题,设计了一种具有全局上下文特征信息的神经网络,利用多尺度的特征提取与融合的方法,提出了一种多尺度的并行提取与高度融合的U型网络模型PH-UNet,这是一种新的用于视网膜OCT图像液体区域分割的深度卷积神经网络。PH-UNet网络通过捕获多尺度的上下文信息,更好地利用信息提取和融合的方法对视网膜OCT图像中液体区域进行端到端的分割。将提出的模型对MICCAI RETOUCH数据集中三种视网膜液体视网膜内液体(IRF)、视网膜下液体(SRF)和色素上皮脱离(PED)进行分割并与其他经典的分割网络模型进行了比较,在precision精确率、dice相似系数、mIoU平均交并比三种指标上取得了最佳效果证明了其优越性。

关键词：光学相干层析成像液体分割空洞卷积特征融合多尺度

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多尺度条件卷积的OCT视网膜图像降噪研究

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光学技术 2022年第1期48卷 102-108页

作者：周旭东陈明惠马文飞赖湘玲黄铎文刘渡新马昕宏上海理工大学医疗器械与食品学院上海介入医疗器械工程技术研究中心上海200093

散斑噪声存在于光学相干层析成像(OCT)中,影响OCT图像质量。在使用OCT设备诊断各种常见眼科疾病时,高质量的OCT图像是极为重要的。利用深度神经网络对OCT图像进行降噪处理,使图像在保留空间结构细节的基础上能展示更多的信息。提出了一... 详细信息

散斑噪声存在于光学相干层析成像(OCT)中,影响OCT图像质量。在使用OCT设备诊断各种常见眼科疾病时,高质量的OCT图像是极为重要的。利用深度神经网络对OCT图像进行降噪处理,使图像在保留空间结构细节的基础上能展示更多的信息。提出了一种基于残差学习网络的新型OCT图像降噪网络—CMCNN,其具有多尺度、多权重和多层次特征融合等特点,并且在保留图像空间结构细节的基础上降低图像噪声;再将提出的模型与传统降噪算法、深度学习降噪模型进行比较。实验表明,CMCNN在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)方面比其他深度学习方法提高了2.5%左右,验证了方法可以有效地保留OCT图像中的细节信息,同时有效地抑制噪声,提高图像质量。

关键词：光学相干层析技术图像降噪条件卷积多尺度

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