检索结果-南通市图书馆

应用于CT图像肺结节检测的深度学习方法综述

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计算机工程与应用 2020年第13期56卷 20-32页

作者：张福玲张少敏北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

肺癌是世界上死亡率最高的癌症,通过胸部CT影像检测肺结节对肺癌早期诊断和治疗意义重大。为了减轻放射科医生的工作量以及同时减少误诊率和漏诊率,研究人员提出了计算机辅助检测(CAD)系统辅助放射科医生检测和诊断肺结节。目前,研究人... 详细信息

肺癌是世界上死亡率最高的癌症,通过胸部CT影像检测肺结节对肺癌早期诊断和治疗意义重大。为了减轻放射科医生的工作量以及同时减少误诊率和漏诊率,研究人员提出了计算机辅助检测(CAD)系统辅助放射科医生检测和诊断肺结节。目前,研究人员正在尝试不同的深度学习技术,以提高计算机辅助诊断系统在基于CT图像的肺癌筛查中的性能。这项工作回顾了作为肺癌检测的CAD系统目前典型的深度学习的算法和框架,主要从数据集介绍、2D深度学习方法、3D深度学习方法、数据不平衡问题的处理、模型训练方法以及模型可解释性这六个方面进行介绍。最后,对各个方法的主要特点和算法性能进行了综合比较分析,并对如何提高结节检测性能进行了展望。

关键词：深度学习 CT图像候选结节检测卷积神经网络

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基于信任度规避风险的撮合交易模型

北京交通大学学报 2008年第6期32卷 78-82页

作者：张少敏李沛盈王保义西安电子科技大学计算机学院西安710071 华北电力大学计算机系河北保定071003

针对电子商务交易自动撮合的需要,提出了基于信任度的多主体撮合交易模型(TMMTM),并给出了该模型的具体算法.在TMMTM中,定量计算交易主体的信任度时,根据交易的特点将信任指标按照对交易的不同影响,分成动态和静态信任两类指标;区别于... 详细信息

针对电子商务交易自动撮合的需要,提出了基于信任度的多主体撮合交易模型(TMMTM),并给出了该模型的具体算法.在TMMTM中,定量计算交易主体的信任度时,根据交易的特点将信任指标按照对交易的不同影响,分成动态和静态信任两类指标;区别于现常用的信任管理方法对总体评估结果衰减,TMMTM通过构造信任指标分值的隶属函数更细致地处理衰减问题.最后通过某区域月度撮合交易的算例说明并分析了TMMTM的使用方法及在规避交易风险、实现优质优价方面的积极作用和意义.

关键词：电子商务撮合交易模型动态信任计算风险规避信任度

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基于能量的神经元动作电位检测实验研究

仪器仪表学报 2009年第1期30卷 193-197页

作者：于毅代建华章怀坚张韶岷郑筱祥浙江大学求是高等研究院杭州310027 浙江大学生物医学工程系杭州310027 浙江大学生物医学工程教育部重点实验室杭州310027 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027

动作电位检测是大脑神经信息处理的前提,大量噪声的存在使得精确检测动作电位活动面临困难。本文基于时域能量算子和频域能量算子,实现了两种胞外记录时低信噪比信号的动作电位提取方法。实验结果表明,在无噪声和高信噪比背景下,基于能... 详细信息

动作电位检测是大脑神经信息处理的前提,大量噪声的存在使得精确检测动作电位活动面临困难。本文基于时域能量算子和频域能量算子,实现了两种胞外记录时低信噪比信号的动作电位提取方法。实验结果表明,在无噪声和高信噪比背景下,基于能量的方法与传统的阈值方法都能获得较好的检测效果;而当将信号中引入高斯噪声后,基于能量方法的检测结果明显优于传统的阈值方法,表明基于能量的方法在高噪声环境下具有较好的检测效果;实验也表明两种基于能量的检测方法各有优势,时域方法具有较低的误检率,而频域方法具有较高的检出率。

关键词：动作电位检测能量阈值信噪比

融合注意力机制和特征金字塔网络的CT图像肺结节检测

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中国图象图形学报 2021年第9期26卷 2156-2170页

作者：张福玲张少敏支力佳周涛北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 宁夏回族自治区人民医院医学影像中心银川750000 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室银川750021

目的针对现有肺结节检测算法存在的因肺部计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像肺结节与周边组织复杂性导致结节本身结构差异性不明显的问题,以及特征提取网络多次下采样造成图像分辨率降低进而导致检测结果差、仅使用网络顶层... 详细信息

目的针对现有肺结节检测算法存在的因肺部计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像肺结节与周边组织复杂性导致结节本身结构差异性不明显的问题,以及特征提取网络多次下采样造成图像分辨率降低进而导致检测结果差、仅使用网络顶层特征图进行预测造成图像空间信息丢失进而导致小结节漏检等问题,提出了一种基于注意力机制和特征金字塔的肺结节检测算法。方法根据语义与空间特征补偿机制以及卷积神经网络中网络深度所提取特征的信息量不同,在以Res Net为骨干网络的特征提取网络中设计通道—空间注意力机制,尽可能同时获取含有较多上下文语义以及空间位置信息的特征信息。在网络预测部分设计特征金字塔网络,将高维带有丰富语义信息的特征图与低维带有位置信息的特征图融合进行多尺度预测,增强网络对于小结节以及近血管结节等非显著性目标的检测性能。结果在LUNA16(lung nodule analysis 16)数据集上进行十折交叉验证显示,当平均假阳性个数为25.99时敏感度达到了97.13%,与基准方法相比,敏感度提高了2.53%,平均假阳性降低了28.54,实现了高敏感度低假阳性;在0.125、0.25、0.5、1、2、4、8这7个假阳率点的敏感度平均值为0.854,其中在每个扫描4次和8次假阳性时敏感度分别达到了0.940和0.951,其效果优于主流的结节检测方法。结论提出的结节检测模型,可以提高对3 10 mm小结节、近血管结节等非显著性目标的检测性能,并具有较低的假阳率。

关键词：肺结节检测注意力机制特征金字塔网络(FPN) 非显著性目标检测十折交叉验证

基于Spark和IPPSO_LSSVM的短期分布式电力负荷预测算法

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电力自动化设备 2016年第1期36卷 117-122页

作者：王保义王冬阳张少敏华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003

为了提高电力负荷预测的精度,应对单机运算资源不足的挑战,提出一种改进并行化粒子群算法优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过引入Spark on YARN内存计算平台,将改进并行粒子群优化(IPPSO)算法部署在平台上,对最小二乘支持... 详细信息

为了提高电力负荷预测的精度,应对单机运算资源不足的挑战,提出一种改进并行化粒子群算法优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过引入Spark on YARN内存计算平台,将改进并行粒子群优化(IPPSO)算法部署在平台上,对最小二乘支持向量机(LSSVM)的不确定参数进行算法优化,利用优化后的参数进行负荷预测。通过引入并行化和分布式的思想,提高算法预测准确率和处理海量高维数据的能力。采用EUNITE提供的真实负荷数据,在8节点的云计算集群上进行实验和分析,结果表明所提分布式电力负荷预测算法精度优于传统的泛化神经网络算法,在执行效率上优于基于Map Reduce的分布式在线序列优化学习机算法,且提出的算法具有较好的并行能力。

关键词： Spark IPPSO LSSVM 负荷预测短期预测支持向量机并行处理优化

松辽盆地南部泉四段扶余油层致密砂岩储层微观孔喉结构特征

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中国石油大学学报（自然科学版） 2015年第5期39卷 7-17页

作者：操应长葸克来朱如凯张少敏张响响郑晓骄中国石油大学地球科学与技术学院山东青岛266580 中国石油勘探开发研究院北京100083

综合运用铸体薄片观察、扫描电镜、高压压汞、恒速压汞及图像分析等技术手段,对松辽盆地南部泉四段扶余油层致密砂岩储层储集空间、储集物性、微观孔喉分布及不同尺度孔喉对储层物性的贡献等特征进行精细表征,并分析不同微观孔喉参数与... 详细信息

综合运用铸体薄片观察、扫描电镜、高压压汞、恒速压汞及图像分析等技术手段,对松辽盆地南部泉四段扶余油层致密砂岩储层储集空间、储集物性、微观孔喉分布及不同尺度孔喉对储层物性的贡献等特征进行精细表征,并分析不同微观孔喉参数与储层物性的相关关系。结果表明,研究区致密砂岩储层物性差、孔喉半径小;储集空间以粒内和粒间溶孔为主,含部分原生孔和黏土矿物晶间孔。储层孔隙半径分布差异不明显,而喉道半径与孔喉比分布差异较大;储层物性越好,喉道半径分布范围越宽,峰值喉道半径越大,并且右偏特征越明显;储层渗透率越高,对渗透率起主要贡献的孔喉半径越大;孔喉比分布与喉道半径分布呈现相反的特征。渗透率主要由岩石中少量的微米级孔喉贡献;纳米级孔喉所占体积很大,却只有较小的渗流能力,并且渗透率越低,纳米级孔喉所占的相对比例越大。微观孔喉结构参数对储层物性的影响主要体现在渗透率上,而对孔隙度的影响较小。

关键词：孔喉结构孔喉参数致密砂岩泉四段松辽盆地南部

川中地区下侏罗统自流井组大二亚段陆相页岩层系岩性组合类型及其特征

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地球科学 2021年第10期46卷 3657-3672页

作者：雷文智陈冬霞张芮刘子驿张少敏中国石油大学地球科学学院北京102249 中国石油大学油气资源与探测国家重点实验室北京102249 中国石油西南油气田公司勘探开发研究院四川成都610400

川中地区下侏罗统自流井组大安寨段湖相页岩非均质性强,有利岩性组合的研究对目标层段的选取较为关键.通过对21口井的岩心观察与描述、有机质含量与主微量元素测定等,划分了岩性段及组合类型,并探讨了各组合类型特征.结果表明:大二亚段... 详细信息

川中地区下侏罗统自流井组大安寨段湖相页岩非均质性强,有利岩性组合的研究对目标层段的选取较为关键.通过对21口井的岩心观察与描述、有机质含量与主微量元素测定等,划分了岩性段及组合类型,并探讨了各组合类型特征.结果表明:大二亚段页岩层系主要发育泥质介壳灰岩、灰黑色页岩、含介壳页岩3类岩性,针对其生物介壳发育的特征,识别出特殊的介壳层岩性段;进一步总结出4类岩性段类型,A块状介壳灰岩段、B页岩与介壳层互层段、C页岩夹介壳层段、D纯页岩段.4类岩性段的古环境特征差异反映了不同的页岩油潜力,半潮湿-潮湿的古气候、较高的古生产力、合适的沉积速率,以及缺氧还原、半咸水-淡水环境有利于有机质的富集与保存,由此综合优选出有利岩性段类型为C页岩夹介壳层段,D纯页岩段次之.

关键词：陆相页岩页岩油大安寨段含介壳页岩页岩岩性组合类型沉积环境油气

基于Rényi熵的互补尺度空间关键点医学图像配准

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仪器仪表学报 2010年第11期31卷 2528-2533页

作者：张少敏支力佳赵大哲赵宏林树宽医学影像计算教育部重点实验室(东北大学) 沈阳110004 东北大学信息科学与工程学院沈阳110004 国家数字化医学影像设备工程技术研究中心沈阳110004

针对医学图像配准对鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,本文提出一种基于Rényi熵的互补尺度空间关键点配准算法。该算法首先从图像上提取Harris-Laplace(HL)和Laplacian of Gaussian(LoG)两种互补的尺度空间关键点,然后将关键点对应的... 详细信息

针对医学图像配准对鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,本文提出一种基于Rényi熵的互补尺度空间关键点配准算法。该算法首先从图像上提取Harris-Laplace(HL)和Laplacian of Gaussian(LoG)两种互补的尺度空间关键点,然后将关键点对应的灰度信息融入到联合Rényi熵中,最后使用最小生成树来估计联合Rényi熵。新算法结合了互补关键点的鲁棒性,和最小生成树估计Rényi熵的高效性。实验结果表明在图像含有噪声、灰度不均匀和初始误配范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和较快的速度。

关键词：医学图像配准 Harris-Laplace(HL)检测子 Laplacian of Gaussian(LoG)检测子最小生成树 Rényi熵

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三维多尺度嵌套U结构CT影像肺结节检测

中国图象图形学报 2022年第3期27卷 797-811页

作者：许正玺张少敏支力佳周涛北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 宁夏回族自治区人民医院医学影像中心银川750000 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室银川750021

目的肺结节检测在低剂量肺部计算机断层扫描(computed tomography,CT)筛查肺癌中具有重要意义。但由于结节大小、形状和密度的变化十分复杂,导致难以在低假阳性率下保证高的灵敏度,这限制了深度学习算法在常规临床实践中的肺结节自动诊... 详细信息

目的肺结节检测在低剂量肺部计算机断层扫描(computed tomography,CT)筛查肺癌中具有重要意义。但由于结节大小、形状和密度的变化十分复杂,导致难以在低假阳性率下保证高的灵敏度,这限制了深度学习算法在常规临床实践中的肺结节自动诊断,建立具有良好结节检测性能的深度学习模型仍然是一个挑战。针对此问题,本文提出了一种基于3D ReSidual U(3D RSU)块的嵌套U结构的肺结节检测框架。方法3D RSU块通过混合不同大小的感受场获得多尺度特征来丰富特征信息。而嵌套U结构允许网络获得更大分辨率的特征图,从而具有多层次深度特征,获得丰富的局部和全局信息,增强网络区分前景和背景的能力,进而提高微小结节等非显著性目标的检测性能。结果该框架在公共肺结节(lung nodule analysis 16)挑战数据集上进行了评价。方法能够准确地检测出肺结节,灵敏度达到了97.2%,与基准方法相比,该方法灵敏度提高了2.6%,具有很高的灵敏度和特异性,在0.125、0.25、0.5、1、2、4、8共7个假阳率点的灵敏度平均值为86.4%,尤其是在每扫描0.25个假阳性上,灵敏度达到80.9%,优于基准算法76.9%的结果。结论本文所提出的结节检测模型,由于在低假阳率上有较高的灵敏度,可以使本网络在常规临床实践中为医生辅助诊断提供更加可靠清晰的早期肺癌参考信息。

关键词：肺结节检测嵌套结构特征金字塔网络非显著性目标检测 10折交叉验证