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UU-Net:基于U-Net的U形多路径网络的视网膜血管分割

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哈尔滨工程大学学报 2020年第5期41卷 718-723页

作者：代洋洋王宽全哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

为解决视网膜血管形状复杂且图像对比度较小导致血管末梢检测难度大的问题,本文提出一种基于U-Net的U形多路径网络模型(UU-Net)。在U-Net内部,利用残差模块代替普通卷积,避免模型过深导致梯度消失;U-Net作为核心模块,采用U形结构进行堆... 详细信息

为解决视网膜血管形状复杂且图像对比度较小导致血管末梢检测难度大的问题,本文提出一种基于U-Net的U形多路径网络模型(UU-Net)。在U-Net内部,利用残差模块代替普通卷积,避免模型过深导致梯度消失;U-Net作为核心模块,采用U形结构进行堆叠以获取更多细节信息;U-Net模块之间采用Addition互连,构成多条从输入到输出的路径,每一条路径相当于一个FCN的变体,使得UU-Net模型能够捕获更复杂特征,产生更高的精度。在DRIVE数据集上,UU-Net模型在多项测试指标上取得优异性能,平均准确率为0.9561,受试者接受者工作特性曲线下的面积为0.9851,精准率-召回率曲线下的面积为0.9826。此外,UU-Net模型提供一种基于U-Net改进模型的思路,可作为密集模块或残差模块的基础结构。

关键词：图像分割视网膜血管 U-Net 残差网络全卷积网络级联结构

Fundus Lesion Detection Based on Visual Attention Model

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国际计算机前沿大会会议论文集 2016年第1期 97-99页

作者： Baisheng Dai Wei Bu kuanquan wang Xiangqian Wu School of Computer Science and Technology Harbin Institute of TechnologyHarbin150001China Department of New Media Technologies and Arts Harbin Institute of TechnologyHarbin150001China

Reliable detection of fundus lesion is important for automated screening of diabetic retinopathy. This paper presents a novel method to detect the fundus lesion in retinal fundus image based on a visual attention model. The proposed method intends to model the visual attention mechanism of ophthalmologists during observing fundus images. That is, the abnormal structures, such as the dark and bright lesions in the image, usually attract the most attention of experts, however, the normal structures, such as optic disc and vessels, have been usually selectively ignored. To measure the visual attention for abnormal and normal areas, the incremental coding length is computed in local and global manner respectively. The final saliency map of fundus lesion is a fusion of attention maps computed for the abnormal and normal areas. Experimental results conducted on the publicly DiaRetDB1 dataset show that the proposed method achieved a sensitivity of 0.71 at a specificity of 0.82 and an AUC of 0.76 for fundus lesion detection, and achieved an accuracy of 100% for normal area (optic disc) detection. The proposed method can assist the ophthalmologists in the inspection of fundus lesion.

关键词： Diabetic retinopathy Fundus lesion detection Visual attention Incremental coding length

The Complete K-Level Tree and Its Application to Data Warehouse Filtering

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High Technology Letters 2003年第4期9卷 13-16页

作者：马琳 wang kuanquan Li Haifeng Zucker J D School of Computer Science and Technology Harbin Institute of Technology Harbin 150001P.R.China Computer Science Laboratory University Paris 6 8 Rue du Capitaine Scott 75015 Paris France

This paper presents a simple complete K level tree (CKT) architecture for text database organization and rapid data filtering. A database is constructed as a CKT forest and each CKT contains data of the same length. The maximum depth and the minimum depth of an individual CKT are equal and identical to data’s length. Insertion and deletion operations are defined; storage method and filtering algorithm are also designed for good compensation between efficiency and complexity. Applications to computer aided teaching of Chinese and protein selection show that an about 30% reduction of storage consumption and an over 60% reduction of computation may be easily obtained.

关键词： complete K level tree data warehouse organization data filtering data retrieval

Automated Artery-Vein Classification in Fundus Color Images

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国际计算机前沿大会会议论文集 2016年第1期 59-61页

作者： Yi Yang Wei Bu kuanquan wang Yalin Zheng Xiangqian Wu School of Computer Science and Technology Harbin Institute of TechnologyHarbin150001China Department of New Media Technologies and Arts Harbin Institute of TechnologyHarbin150001China Department of Eye and Vision Science University of LiverpoolLiverpoolL7 8TXUK

The estimation of Arterio-Venous ratio (AVR) is an important phase in diagnosing various vascular diseases e.g. Diabetic Retinopathy. For calculating this value, it is essential to differentiate the vessels into arteries and veins. This paper presents a novel structural and automated method for artery/vein vessels classification in retinal images. Our method is tested on DRIVE database and the classification accuracy is 88.7 % for pixels and 89.07 % for vessel lines, respectively, which demonstrate the effectives of our approach. Our method will help to achieve the fundus disease surveillance on mobile and remote medical treatment. It has a remarkable social significance.

关键词： Diabetic Retinopathy Vessel classification Arteries and veins Feature extraction Support vector machines Adaptive histogram equalization

A Classroom Teaching Quality Evaluation System for the Master of Software Engineering in China Based on Engineering Education Accreditation

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计算机教育 2018年第12期 125-130页

作者： Kaikun Dong Dianhui Chu kuanquan wang Li Guo Songlin Gu School of Computer Science and Technology Harbin Institute of Technology at Weihai

Classroom teaching is a vital part of postgraduate education. The deficiencies of traditional classroom teaching quality evaluation methods for the postgraduate education of Master of Software Engineering in China are analyzed. The Engineering Education Accreditation and its education quality evaluation methods are introduced briefly, and the strengths of applying these methods for the classroom teaching quality evaluation are discussed. Based on the ideas and evaluation framework of Engineering Education Accreditation, adopting the merits of the traditional methods, a student-centered classroom teaching quality evaluation system is proposed to evaluate and continually improve the classroom teaching quality of Master of Software Engineering. The quality evaluation system covers teaching goals, teacher performance, student performance, teaching effect, supporting conditions and continual improvement totally six aspects. The advanced concepts and ideas of Engineering Education Accreditation and the merits of the traditional classroom teaching quality evaluation methods are both adopted in the proposed classroom teaching quality evaluation system.

关键词： master of software engineering classroom teaching quality evaluation engineering education accreditation

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基于贝叶斯决策论的自适应舌脉分割方法

高技术通讯 2007年第5期17卷 453-457页

作者：闫子飞王宽全李乃民哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 解放军第二一一医院哈尔滨150080

提出了一种新型舌脉轮廓分割技术。建立了基于大量已标注舌下图像样本基础上的舌脉颜色模型,该模型由贝叶斯决策论结合CIEYxy颜色空间构成。在舌脉分割过程中,将每次通过阈值化得到的舌脉部分与非舌脉部分作为两个独立的类,它们的类内... 详细信息

提出了一种新型舌脉轮廓分割技术。建立了基于大量已标注舌下图像样本基础上的舌脉颜色模型,该模型由贝叶斯决策论结合CIEYxy颜色空间构成。在舌脉分割过程中,将每次通过阈值化得到的舌脉部分与非舌脉部分作为两个独立的类,它们的类内离散度与类间离散度将用于定义相似性量度,以辅助舌脉分割过程。通过实验证明,该分割方法对舌脉及其背景颜色对比度较小的正常人舌脉轮廓提取有较好效果。

关键词：舌脉颜色模型贝叶斯决策论 CIE色度图相似性量度

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近红外舌下图像的舌下静脉分割方法

计算机辅助设计与图形学学报 2008年第12期20卷 1569-1574页

作者：闫子飞于淼王宽全李乃民哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 解放军第二一一医院普外科哈尔滨150080

为了尽可能多地获取舌下静脉的形态信息,采用近红外舌下静脉图像采集仪获取近红外舌下静脉图像,并提出对应的舌下静脉分割方法.根据所采集到图像的特点,首先使用分水岭法去除舌下静脉周围的舌质背景等干扰信息;然后使用动态灰度阈值法... 详细信息

为了尽可能多地获取舌下静脉的形态信息,采用近红外舌下静脉图像采集仪获取近红外舌下静脉图像,并提出对应的舌下静脉分割方法.根据所采集到图像的特点,首先使用分水岭法去除舌下静脉周围的舌质背景等干扰信息;然后使用动态灰度阈值法在已获得的有效舌下区域进行二值化,并结合近红外舌下静脉图像的灰度信息确定舌下静脉候选区域;最后根据舌下静脉区域的灰度一致性进行自适应的区域生长,获得舌下静脉轮廓.实验结果表明,该方法能有效地分离舌下静脉与环绕在其周围的舌质背景,并能准确地定位舌下静脉的完整边界.

关键词：计算机化舌诊近红外舌下图像分水岭法区域生长

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多层前馈式神经网络的HJPS训练算法

计算机研究与发展 2005年第10期42卷 1790-1795页

作者：李艳来王宽全张大鹏哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 香港理工大学计算学系

根据优化理论中的Hooke-Jeeves模式搜索(patternsearch)法提出了多层前馈式神经网络快速训练算法HJPS·该算法由“探测搜索”和“模式移动”两个步骤交替进行·其基本思想是探测搜索依次沿各个坐标轴进行,用以确定新的基点和有利于网络... 详细信息

根据优化理论中的Hooke-Jeeves模式搜索(patternsearch)法提出了多层前馈式神经网络快速训练算法HJPS·该算法由“探测搜索”和“模式移动”两个步骤交替进行·其基本思想是探测搜索依次沿各个坐标轴进行,用以确定新的基点和有利于网络误差函数值下降的方向·模式移动沿相邻两个基点的连线方向前进,从而进一步减小误差函数值,达到更快收敛·实验结果表明,同BP算法以及其他几种快速算法相比,HJPS算法在收敛速度和运算时间上都有非常显著的提高·同时HJPS算法的泛化能力很强·

关键词：神经网络训练算法 HJPS算法

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GPU的对半剖分体数据的光线投射法

哈尔滨工业大学学报 2016年第4期48卷 73-78页

作者：于水王宽全夏勇张恒贵哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

为解决传统可视化方法无法有效跳过具有空腔结构数据集的中空体素的问题,提出一种基于GPU的面向中空结构体数据的光线投射法.在进行光线投射之前,首先把体数据对半剖分成两部分,对此两部分分别使用八叉树进行重构,并同时剔除空块,建立... 详细信息

为解决传统可视化方法无法有效跳过具有空腔结构数据集的中空体素的问题,提出一种基于GPU的面向中空结构体数据的光线投射法.在进行光线投射之前,首先把体数据对半剖分成两部分,对此两部分分别使用八叉树进行重构,并同时剔除空块,建立起各自新的有效数据块的顶点集合;然后使用GPU对顶点集合进行渲染,生成光线起点和方向等信息;最后利用CUDA对重构后的两部分体数据依次进行光线投射和颜色累积,将其结果合成后得到最终图像.实验结果表明,这种方法生成的图像质量与传统的可视化方法相比没有损失,但对具有较多空腔结构的体数据,则可以快速跳过中空体素,具有非常明显的加速效果.

关键词：数据可视化光线投射法 GPU渲染八叉树 CUDA 中空体数据