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Stochastic Augmented-Based Dual-Teaching for Semi-Supervised Medical Image Segmentation

Computers, Materials & Continua 2025年第1期82卷 543-560页

作者： Hengyang Liu Yang Yuan Pengcheng Ren chengyun song Fen Luo School of Computer Science and Engineering Chongqing University of TechnologyChongqing400054China College of Artificial Intelligence Chongqing Technology and Business UniversityChongqing400067China

Existing semi-supervisedmedical image segmentation algorithms use copy-paste data augmentation to correct the labeled-unlabeled data distribution ***,current copy-paste methods have three limitations:(1)training the model solely with copy-paste mixed pictures from labeled and unlabeled input loses a lot of labeled information;(2)low-quality pseudo-labels can cause confirmation bias in pseudo-supervised learning on unlabeled data;(3)the segmentation performance in low-contrast and local regions is less than *** design a Stochastic Augmentation-Based Dual-Teaching Auxiliary Training Strategy(SADT),which enhances feature diversity and learns high-quality features to overcome these *** be more precise,SADT trains the Student Network by using pseudo-label-based training from Teacher Network 1 and supervised learning with labeled data,which prevents the loss of rare labeled *** introduce a bi-directional copy-pastemask with progressive high-entropy filtering to reduce data distribution disparities and mitigate confirmation bias in *** the mixed images,Deep-Shallow Spatial Contrastive Learning(DSSCL)is proposed in the feature spaces of Teacher Network 2 and the Student Network to improve the segmentation capabilities in low-contrast and local *** this procedure,the features retrieved by the Student Network are subjected to a random feature perturbation *** two openly available datasets,extensive trials show that our proposed SADT performs much better than the state-ofthe-art semi-supervised medical segmentation *** only 10%of the labeled data for training,SADT was able to acquire a Dice score of 90.10%on the ACDC(Automatic Cardiac Diagnosis Challenge)dataset.

关键词： Semi-supervised medical image segmentation contrastive learning stochastic augmented

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Research on Blended Teaching of College English

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Journal of Contemporary Educational Research 2020年第7期4卷 121-124页

作者： chengyun song School of Foreign Languages Jilin Engineering Normal UniversityChangchunJilin ProvinceChina

With the rapid development of the Internet,English teaching is bound to take full advantage of the network to improve the teaching *** study attempts to explore how to optimize the teaching effect of online and offline blended teaching mode based on the Production-oriented Approach,which takes students’output as goal,so as to make a contribution to the reform of English teaching.

关键词： Production-oriented Blended teaching Students’output

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基于NDVI-NSSI空间与HSV变换的成熟期农作物遥感识别

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农业机械学报 2023年第8期54卷 193-200页

作者：宋承运曲雪杉胡光成苏涛安徽理工大学空间信息与测绘工程学院淮南232001 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室淮南232001 中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室北京100101

成熟期农作物的识别在农作物种植面积估算、农业生产及产量统计方面具有重要作用。为提供一种简便的成熟期农作物遥感识别方法,利用Sentinel-2A数据,以安徽省滁州市凤阳县为研究区,通过归一化植被指数(Normalized difference vegetation... 详细信息

成熟期农作物的识别在农作物种植面积估算、农业生产及产量统计方面具有重要作用。为提供一种简便的成熟期农作物遥感识别方法,利用Sentinel-2A数据,以安徽省滁州市凤阳县为研究区,通过归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)与归一化光谱分离指数(Normalized spectral separation index,NSSI)构成的空间,提取光合植被、非光合植被、裸土的纯端元,由像元三分模型,得到非光合植被覆盖度及成熟期农作物的空间分布。为进一步提取研究区内具有相同成熟期的冬小麦与油菜,利用油菜开花期Sentinel-2A数据,由Hue saturation value(HSV)图像变换方法,分别提取出成熟期冬小麦与油菜。与地面观测数据和辅助数据相比,提取的成熟区冬小麦、油菜的总体精度为95.34%,Kappa系数为0.904,高于支持向量机方法(总体精度91.66%,Kappa系数为0.813)与决策树方法(总体精度92.39%,Kappa系数为0.838)的提取精度。结果表明,NDVI-NSSI空间与HSV变换相结合的方法,可以有效将非光合植被与土壤背景分离,识别成熟期冬小麦与油菜,具有对数据需求较少,易操作等优势,也为提取农作物成熟期内的裸地以及与裸地具有相似波谱的地物提供了思路与方法。

关键词：成熟期农作物遥感识别非光合植被 NDVI-NSSI空间混合像元分解

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基于语义最优化的图像聚类算法

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计算机应用 2023年第S2期43卷 117-121页

作者：张凯宋承云重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对深度聚类中采用对比学习方式得到的语义特征信息不足的问题,提出一种优化语义特征的算法。在预训练阶段,采用重构损失作为正则化项,增加特征表示和输入之间的互信息,从而近似引入更多与聚类任务相关的信息,降低对比学习过拟合共享... 详细信息

针对深度聚类中采用对比学习方式得到的语义特征信息不足的问题,提出一种优化语义特征的算法。在预训练阶段,采用重构损失作为正则化项,增加特征表示和输入之间的互信息,从而近似引入更多与聚类任务相关的信息,降低对比学习过拟合共享信息的风险;在微调阶段,抛弃传统的聚类算法与聚类网络同时更新的方式,采用图像近邻之间的相似性差异作为损失更新聚类网络,以最大限度地利用图像之间的近邻语义信息。在CIFAR10、CIFAR100和STL10数据集上的实验结果表明,所提算法在STL10数据集上的准确率比次优的SCAN(Semantic Clustering by Adopting Nearest neighbors)算法提高了2.7个百分点,并且在标准化互信息(NMI)和调整兰德系数(ARI)指标上均取得了领先,验证了所提算法的有效性。

关键词：深度聚类对比学习语义特征过拟合正则化

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基于自适应邻居图的离群点检测方法

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计算机应用研究 2023年第11期40卷 3309-3314页

作者：缑鹏飞宋承云重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

离群点检测的目标是识别数据集中与其他样本明显不同的个体,以便检测数据中的异常或异常状态。现有的方法难以有效应对复杂、非线性分布的数据,并且面临参数敏感性和数据分布多样性的问题。为此,现提出一种新型图结构——自适应邻居图,... 详细信息

离群点检测的目标是识别数据集中与其他样本明显不同的个体,以便检测数据中的异常或异常状态。现有的方法难以有效应对复杂、非线性分布的数据,并且面临参数敏感性和数据分布多样性的问题。为此,现提出一种新型图结构——自适应邻居图,以边为导向,通过迭代的方式对数据进行特征提取,并计算近邻可达度对离群点进行识别,减小了参数的影响,同时可适用于不同分布类型的数据。为了充分验证其性能,将该方法在多个合成与真实数据集上同其他方法进行了比较分析。实验结果表明,该方法在所有19个数据集中平均排名第一,在保持高精度的同时表现出稳定性。

关键词：离群点检测自适应邻居面向边的方法基于图的离群点检测

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FY-3B/VIRR地表温度产品那曲地区适用性分析

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无线电工程 2021年第12期51卷 1517-1522页

作者：王艳丽宋承运安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001

那曲地区作为我国“五大牧区”的重要组成部分,其地表温度的监测对农业、环境、气象等领域具有重要意义。为进一步分析FY-3B/VIRR地表温度遥感产品在那曲地区的适用性,利用第三极土壤水分和温度监测网络(Soil Moisture and Temperature ... 详细信息

那曲地区作为我国“五大牧区”的重要组成部分,其地表温度的监测对农业、环境、气象等领域具有重要意义。为进一步分析FY-3B/VIRR地表温度遥感产品在那曲地区的适用性,利用第三极土壤水分和温度监测网络(Soil Moisture and Temperature Monitoring Network on the central TP,TP-SMTMN)地面观测数据,对2012年1月—2014年12月FY-3B/VIRR地表温度产品进行对比,并分析其地表温度分布变化特征。结果表明,FY-3B/VIRR地表温度与大多数地面观测站观测值的决定系数(R^(2))在0.5以上,FY-3B/VIRR地表温度值高于地面观测值,均方根误差(Root Mean Squard Error,RMSE)小于7 K。那曲地区地表温度南部较高,北部较低,整体呈现由北到南逐渐升高的格局;地表温度季节变化明显,夏季地表温度高于秋冬季;2012—2014年地表温度变化较小,中部地区变化较大。

关键词：地表温度风云三号卫星那曲地区适用性

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基于优化BP神经网络ESA CCI土壤水分重建方法研究

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无线电工程 2023年第11期53卷 2507-2514页

作者：孙时雨宋承运周露安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001

为了获取空间连续的土壤水分遥感产品,提高微波遥感土壤水分产品精度,以青藏高原那曲地区为研究区域,欧洲航天局气候变化倡议(European Space Agency Climate Change Initiative,ESA CCI)土壤水分产品为基础,利用地表温度(LST)、归一化... 详细信息

为了获取空间连续的土壤水分遥感产品,提高微波遥感土壤水分产品精度,以青藏高原那曲地区为研究区域,欧洲航天局气候变化倡议(European Space Agency Climate Change Initiative,ESA CCI)土壤水分产品为基础,利用地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、反照率(Albedo)和数字高程(DEM)等数据作为辅助数据构建Back Propagation(BP)神经网络反演土壤水分模型,采用原子搜索优化(Atom Search Optimization,ASO)算法对传统BP神经网络进行优化,建立ASO-BP土壤水分重建模型。研究结果与地面实测数据相比,ASO-BP重建的土壤水分整体相关系数R值(0.80),高于传统BP神经网络模型重建土壤水分的R值(0.72),且RMSE值0.029 cm^(3)·cm^(-3)低于传统BP神经网络模型重建土壤水分的RMSE值0.034 cm^(3)·cm^(-3),结果精度均得到提高。在低植被覆盖度区域,精度提高更为明显,表现出更好的适用性。

关键词：土壤水分 MODIS BP神经网络原子搜索优化算法

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融合多模态深度游走与偏差校准因子的推荐模型

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计算机应用 2022年第8期42卷 2432-2439页

作者：武子腾宋承云重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

曝光偏差严重影响协同过滤模型的推荐精度,导致预测结果偏离用户的真实兴趣,而现有模型对曝光偏差的建模能力有限,甚至放大偏差。为此,提出融合多模态深度游走与偏差校准因子(MmDW-BC)的推荐模型。首先,引入项目多模态属性特征作为项目... 详细信息

曝光偏差严重影响协同过滤模型的推荐精度,导致预测结果偏离用户的真实兴趣,而现有模型对曝光偏差的建模能力有限,甚至放大偏差。为此,提出融合多模态深度游走与偏差校准因子(MmDW-BC)的推荐模型。首先,引入项目多模态属性特征作为项目图的连接边,从而缓解低曝光项目交互数据稀疏的问题;在此基础上,构建图嵌入模块--多模态深度游走(MmDW)将项目多模态信息融入嵌入向量,以获取丰富的节点表示;最后,基于校准策略设计新的偏差校准推荐算法进行用户偏好预测。将提出的模型应用于Amazon和ML-1M数据集上,实验结果验证所提模型明确考虑曝光偏差来提升推荐精度的必要性和有效性。

关键词：推荐模型曝光偏差偏差校准项目曝光度用户活跃度

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噪声鲁棒的动态时间规整算法

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计算机应用 2023年第6期43卷 1855-1860页

作者：邱莲鹏宋承云重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

动态时间规整(DTW)算法通过寻找两个时间序列的最佳匹配衡量序列之间的相似性。针对序列中存在的噪声容易导致时间序列匹配时局部出现过度拉伸和压缩问题,提出了一种噪声鲁棒的动态时间规整(NoiseDTW)算法。首先,在原始的信号中引入额... 详细信息

动态时间规整(DTW)算法通过寻找两个时间序列的最佳匹配衡量序列之间的相似性。针对序列中存在的噪声容易导致时间序列匹配时局部出现过度拉伸和压缩问题,提出了一种噪声鲁棒的动态时间规整(NoiseDTW)算法。首先,在原始的信号中引入额外噪声,解决序列对齐中存在的一个点对齐多个点的问题;然后,通过在两个时间序列之间多条可能的匹配路径中找到一条最优的匹配路径,减少噪声的随机性对时间序列相似性度量的影响;最后,将匹配路径映射到原始序列上。实验结果表明,相较于欧氏距离(ED)、DTW、Sakoe-Chiba窗口动态时间规整(Sakoe-Chiba DTW)和加权动态时间规整(WDTW)算法,所提算法结合K-近邻(KNN)分类器得到的分类准确率在8个时间序列数据集上分别比次优算法提高了1~15个百分点。可见所提算法具有较好的分类性能,且对噪声具有鲁棒性。

关键词：动态时间规整时间序列病态对齐相似性度量 K-近邻

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非典型心尖肥厚型心肌病的心电图及超声心动图表现

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中国循环杂志 2000年第3期15卷 164-165页

作者：王树贤严亦夏宋成运中国人民解放军第305医院北京市100017

目的 :探讨 11例仅心电图异常 T波改变 ,而按冠心病诊治无效患者的病因 ,并评价其预后。　　方法 :对 11例非典型心尖肥厚型心肌病患者 (男 6例、女 5例 )进行心电图、核素心肌断层、踏车运动试验、2 4小时动态心电图、超声影像等检查 ... 详细信息

目的 :探讨 11例仅心电图异常 T波改变 ,而按冠心病诊治无效患者的病因 ,并评价其预后。　　方法 :对 11例非典型心尖肥厚型心肌病患者 (男 6例、女 5例 )进行心电图、核素心肌断层、踏车运动试验、2 4小时动态心电图、超声影像等检查 ,并与正常人配对比较。　　结果 :11例患者心尖室壁肥厚 ,其舒张期厚度 (平均 1.42± 0 .2 3 cm ) ,与心室间隔基底段舒张期厚度 (1.0 7± 0 .0 7cm )之比为 1.45± 0 .16 ,心尖肥厚组心尖室壁舒张期厚度与正常对照组 (1.0 3± 0 .11cm)比较其差异非常显著 (P<0 .0 1) ,各心腔大小、左心室后壁、左心室收缩及舒张功能正常 ;心电图除 T波异常外无其它异常表现 ,其他各项检查均正常。　　结论 :非典型心尖肥厚型心肌病患者 ,特别是早期病变无特异性临床表现时 ,易漏诊和误治 ,常规测量心尖室壁厚度可指导早期诊断和治疗。

关键词：心肌病心尖肥厚超声心动图心电图

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