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Asian Pacific Journal of Tropical Medicine 2012年第11期5卷 911-913页

作者： Zi-Yi Guo Jing Chen Qi-Zhou Liang Hai-Yan Liao Shui-Xi fu Qian-Yu Tang Cai-xiang Chen xiang-Jun Han Feng gao Radiology Department Municipal Hospital of Haikou Department of Radiology Peking Union Medical College HospitalChinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College Department of Vascular Surgery Municipal Hospital of Haikou

Objective:To determine the deference between phase sensitive magnetic resonance(MR) imaging and magnitude reconstruction to detect infracted ***:Twenty patients(16 men;4 women;mean age,56 years),experienced Q-wave myocardial infarction 2 weeks earlier were examined with a 3.0-T MR system 10 minutes after administration of 0.1 mmol/kg body weight gadobenate *** determine the optimal TI,a TI scout sequence was used.A segmented 2D IR true fast imaging with steady-state precession(trueFISP) sequence that produces both phase-sensitive and magnitude-reconstructed images were used at TI values of 200-600 msec(TI values were varied in 100-msec steps) and at optimal TI(mean value,330 msec).Contrast- noise ratios(CNRs) of normal and infarcted myocardium and the area of infarcted myocardium were ***-tailed unpaired sample Student t test was used to compare CNRs,and area of ***:MMean CNR phase-sensitive and magnitude-reconstructed images at optimal TI(mean value,330 msec) were 6.2,and 6.1,*** a TI of 200 msec,CNR values were 5.5,and 4.2,respectively;for TI of 600 msec,CNR values were 5.8 and 4.3,*** of infarcted myocardium was underestimated on magnitude-reconstruction images(P = 0.002-0.03) for short TI values(ie.,200 msec) but not on phase sensitive reconstructed when compared with IR tureFISP images obtained at optimal ***: LPhase-sensitive image reconstruction results in reduced need for precise choice of TI and more consistent image quality.

关键词： Phase-sensitive image reconstruction Magnitude reconstruct Infracted myocardium CNR

Preprocessing of Tandem Mass Spectrometric Data Based on Decision Tree Classification

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Genomics, Proteomics & Bioinformatics 2005年第4期3卷 231-237页

作者： Jing-Fen Zhang Si-Min He Jin-Jin Cai Xing-Jun Cao Rui-xiang Sun Yan fu Rong Zeng Wen gao Institute of computing Technology Chinese Academy of Sciences Beijing 100080 China Graduate School of Chinese Academy of Sciences Beijing 100080 China Institute of Biochemistry and Cell Biology Shanghai Institutes for Biological Sciences Chinese Academy of Sciences Shanghai 200031 China.

In this study, we present a preprocessing method for quadrupole time-of-flight （Q-TOF） tandem mass spectra to increase the accuracy of database searching for peptide （protein） identification. Based on the natural isotopic information inherent in tandem mass spectra, we construct a decision tree after feature selection to classify the noise and ion peaks in tandem spectra. furthermore, we recognize overlapping peaks to find the monoisotopic masses of ions for the following identification process. The experimental results show that this preprocessing method increases the search speed and the reliability of peptide identification.

关键词： peptide identification Q-TOF tandem mass spectra feature selection decision tree

medical X-Ray image Enhancement Based on Kramer's PDE Model

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Journal of Electronic Science and Technology of China 2007年第2期5卷 187-190页

作者： Yan-Fei Zhao Qing-Wei gao De-xiang Zhang Yi-xiang Lu key Lab. of Intelligent computing and Signal Processing of MOE Anhui University. Hefei 230039 China School of Electronic Science and Technology Anhui University Hefei 230039 China

The purpose of this study is to present an application of a novel enhancement technique for enhancing medical images generated from X-rays. The method presented in this study is based on a nonlinear partial differential equation （PDE） model, Kramer＇s PDE model. The usefulness of this method is investigated by experimental results. We apply this method to a medical X-ray image. For comparison, the X-ray image is also processed using classic Perona-Malik PDE model and Catte PDE model. Although the Perona-Malik model and Catte PDE model could also enhance the image, the quality of the enhanced images is considerably inferior compared with the enhanced image using Kramer＇s PDE model. The study suggests that the Kramer＇s PDE model is capable of enhancing medical X-ray images, which will make the X-ray images more reliable.

关键词： Terms-Enhancement nonlinear partial differential equation (PDE) partial differential equation model X-ray image.

珠江口盆地珠海组砂岩模拟溶蚀实验中孔隙变化及其影响因素

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地质科技情报 2016年第5期35卷 83-87,117页

作者：高耀伏美燕朱翔赖冬刘磊成都理工大学油气地质及开发工程国家重点实验室成都610059

珠江口盆地文昌A凹陷珠海组发育低孔低渗储层,其中次生孔隙十分发育,控制了储层物性,但是该区次生孔隙控制因素不清楚。为了加深了解该区次生孔隙的形成演化过程及其控制因素,通过对文昌区珠海组砂岩岩样薄片进行模拟溶蚀实验来研究孔... 详细信息

珠江口盆地文昌A凹陷珠海组发育低孔低渗储层,其中次生孔隙十分发育,控制了储层物性,但是该区次生孔隙控制因素不清楚。为了加深了解该区次生孔隙的形成演化过程及其控制因素,通过对文昌区珠海组砂岩岩样薄片进行模拟溶蚀实验来研究孔隙变化,实验过程中利用偏光显微镜、阴极发光仪、图像分析软件等对砂岩薄片溶蚀特征进行观察研究,从而认识该区砂岩次生孔隙发育的控制因素。研究表明,在相对封闭的有机酸环境下,长石和铁方解石共存于一个溶蚀体系中,次生孔隙主要源于铁方解石胶结物的溶蚀,产生大量粒间溶孔,而长石粒内溶孔和粒间溶孔均不太发育;同时反应体系中有机酸浓度越大,铁方解石胶结物的溶蚀现象越明显,形成的溶蚀孔越大。

关键词：珠江口盆地次生孔隙珠海组溶蚀实验

面向科学工程计算的通用网格生成软件系统研究

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计算机工程与科学 2020年第10期42卷 1897-1904页

作者：高翔张翔徐传福刘杰龚春叶国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 国防科技大学高性能计算国家重点实验室湖南长沙410073

随着高性能计算技术的迅猛发展,科学工程计算在航空、船舶和桥梁等工程设计领域发挥着越来越重要的作用。作为科学工程计算的前置输入,计算网格的生成是影响仿真周期和结果的重要因素之一,因此研制通用网格生成软件对推动科学工程计算... 详细信息

随着高性能计算技术的迅猛发展,科学工程计算在航空、船舶和桥梁等工程设计领域发挥着越来越重要的作用。作为科学工程计算的前置输入,计算网格的生成是影响仿真周期和结果的重要因素之一,因此研制通用网格生成软件对推动科学工程计算领域的发展具有重大实用价值。首先介绍了国内外网格生成软件的发展现状,并针对自主通用网格生成软件在国内市场的严重空缺,总结了自主研制网格生成软件YHGRID拟采用的技术方案和需要突破的若干关键技术,最后探讨了基于国产高性能计算平台,研发自主可控通用网格生成软件所面临的挑战及其未来发展方向。

关键词：网格生成软件科学工程计算高性能计算自主可控

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基于形态学和空间矩亚像素定位方法研究

计算机仿真 2014年第12期31卷 229-232页

作者：高沙沙付东翔王亚刚上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

为了提高图像定位系统的识别精度,提出了一种改进采用形态学腐蚀算法和改进的空间矩算法的十字目标亚像素中心定位方法。首先通过选取适当的结构元素,分别对组成十字图像的垂直、水平方向的直线段进行腐蚀处理,得到含有十字中心信息的... 详细信息

为了提高图像定位系统的识别精度,提出了一种改进采用形态学腐蚀算法和改进的空间矩算法的十字目标亚像素中心定位方法。首先通过选取适当的结构元素,分别对组成十字图像的垂直、水平方向的直线段进行腐蚀处理,得到含有十字中心信息的水平和垂直的两条行、列像素,行、列的相交点即为十字图像特征的中点;然后选取适当参数空间,对行、列进行空间矩算法得到亚像素,最后用最小二乘法得到十字图像亚像素中心定位。实验结果表明,改进方法具有定位速度快,定位精度高的优点。

关键词：形态学空间矩亚像素中心定位

基于时空自适应图卷积神经网络的脑电信号情绪识别

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计算机科学 2022年第4期49卷 30-36页

作者：高越傅湘玲欧阳天雄陈松龄闫晨巍北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 北京邮电大学可信分布式与服务教育部重点实验室北京100876

随着人机交互在计算机辅助领域的快速发展,脑电信号已成为情绪识别的主要手段。与此同时,图网络因其对拓扑结构数据的优秀表征能力,逐渐受到研究者们的广泛关注。为进一步提升图网络对多通道脑电信号的表征性能,文中结合脑电信号的稀疏... 详细信息

随着人机交互在计算机辅助领域的快速发展,脑电信号已成为情绪识别的主要手段。与此同时,图网络因其对拓扑结构数据的优秀表征能力,逐渐受到研究者们的广泛关注。为进一步提升图网络对多通道脑电信号的表征性能,文中结合脑电信号的稀疏性、不频繁性等多种特性,提出了一种基于时空自适应图卷积神经网络的脑电情绪识别方法(Self-Adaptive Brain Graph Convolutional Network with Spatiotemporal Attention,SABGCN-ST)。该方法通过引入时空注意力机制解决了情绪的稀疏性问题,并根据自适应学习的脑网络拓扑邻接矩阵,挖掘不同位置的电极通道之间的功能连接关系。最终模型基于图卷积操作进行图结构的特征学习,以实现对脑电信号的情绪预测。在DEAP和SEED两个脑电信号公开数据集上开展了大量实验,实验结果证明,SABGCN-ST相比基线模型在准确率上具有显著的优势,平均情绪识别准确率达到84.91%。

关键词：脑电信号情绪识别图卷积神经网络时空注意力机制自适应邻接矩阵深度学习

鄂尔多斯盆地差异抬升对长7页岩孔隙的影响——以东南部甘泉地区和南部渭北隆起地区为例

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天然气地球科学 2018年第5期29卷 597-605页

作者：王香增张丽霞姜呈馥尹锦涛高潮孙建博尹娜薛莲花陕西延长石油(集团)有限责任公司陕西西安710075 陕西省页岩气勘探开发工程技术研究中心/陕西省陆相页岩气成藏与开发重点实验室陕西西安710075 陕西延长石油(集团)有限责任公司研究院陕西西安710075 甘肃省油气资源研究重点实验室/中国科学院油气资源研究重点实验室甘肃兰州730000 中国科学院大学北京100049

为对比研究差异抬升对鄂尔多斯盆地延长组长7页岩孔隙的影响,分别选取了甘泉地区G127井和渭北隆起YW1井(浅地表)2组埋深相差较大的长7~3典型页岩样品,通过脉冲衰减渗透率测量、覆压孔隙度测量、氮气吸附实验及氩离子抛光—扫描电镜成像... 详细信息

为对比研究差异抬升对鄂尔多斯盆地延长组长7页岩孔隙的影响,分别选取了甘泉地区G127井和渭北隆起YW1井(浅地表)2组埋深相差较大的长7~3典型页岩样品,通过脉冲衰减渗透率测量、覆压孔隙度测量、氮气吸附实验及氩离子抛光—扫描电镜成像分析等方法对样品孔隙特征进行表征。结果表明:页岩储层孔隙均主要为纳米级,孔隙类型主要有粒间孔、粒内孔、微裂缝及少量有机质孔。其中,G127井有机质孔较发育,主要由于该区页岩所达最大埋深较深,样品热演化程度较高;而YW1井页岩裂缝较发育,这与盆地南部经历了强烈的构造抬升运动有关,致使YW1井页岩样品渗透率(1.13~4.24)×10^(-3)μm^2普遍高于G127井渗透率(0.013 5~0.663 0)×10^(-3)μm^2。2组页岩中小于10nm微孔和中孔提供了主要的比表面积,大于10nm的中孔和大孔对孔隙体积贡献较大,其中G127井页岩平均孔径及孔径峰值均较YW1井页岩小,这与其埋深较深导致压实作用更强有关。

关键词：页岩差异抬升孔隙特征低温氮气吸附鄂尔多斯盆地

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甲状腺超声影像的元优化多级对抗域适应网络

中国图象图形学报 2023年第1期28卷 234-247页

作者：应翔刘振朱佳琳姜汉张瑞璇高洁天津大学智能与计算学部天津300350 天津市认知计算与应用重点实验室天津300350 天津市先进网络技术与应用重点实验室天津300350 天津医科大学肿瘤医院天津300060 贝式计算(天津)信息技术有限公司天津300456

目的计算机辅助诊断是临床诊断中一种重要的辅助手段。然而在多机型超声影像的应用现状中,单一深度卷积神经网络面临难以从不同数据源中提取样本特征的问题,导致模型在区分多源数据方面性能欠佳。为提升单一深度模型在多源数据的泛化能... 详细信息

目的计算机辅助诊断是临床诊断中一种重要的辅助手段。然而在多机型超声影像的应用现状中,单一深度卷积神经网络面临难以从不同数据源中提取样本特征的问题,导致模型在区分多源数据方面性能欠佳。为提升单一深度模型在多源数据的泛化能力,本文提出一种无监督域自适应网络。方法将深度对抗域适应方法应用于多源甲状腺超声影像分类任务,通过生成对抗思想提取源域图像与目标域图像的域不变特征,提出一种多级对抗域自适应网络(multi-level adversarial domain adaptation network,MADAN)。将元优化(meta-optimized)策略引入对抗域适应的学习中,将域对齐目标和样本分类目标以协调的方式联合优化,提升了模型对无标记目标域数据的分类性能。结果在包含4种域的甲状腺超声影像数据集上实验,与7种经典域自适应方法比较。实验结果表明,MADAN在全部迁移任务中取得90.141%的目标域样本平均分类准确率,优于残差分类网络和多种经典域自适应分类网络。融合元优化训练策略后的MADAN在目标域的测试平均准确率提升约1.67%。结论本文提出的元优化多级对抗域适应网络一方面通过多级对抗学习进行图像域不变特征的提取,另一方面使用元优化方式改进模型训练过程的优化策略,将带有人工标记的源域信息有效迁移至目标域,提升了单一模型对于不同域数据的泛化性能。

关键词：计算机辅助诊断(CAD) 多机型甲状腺超声影像域自适应元优化生成对抗网络(GAN)