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Interactive Tongue Body Segmentation

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Interactive Tongue Body Segmentation

MF2ResU-Net:一种面向视网膜血管分割的多特征融合深度网络构架

中国中西医结合学会第八届全国诊断学术会议

作者： zhenchao cui Hongzhi Zhang Wangmeng Zuo School of Computer Science and Technology Harbin Institute of Technology

Despite the progress in tongue body segmentation,it remains a challenge to correctly segment the tongue body from any tongue images.As one possible solution,conventional interactive segmentation methods usually are not tailored for tongue body segmentation,and suffer from several limitations like poor efficiency and less specificity.In this paper,we extend the GaborFM method,and propose an interactive tongue body segmentation(ITBS) method by considering three principles:convergence,efficiency,and ease of use.Using the segmentation result of GaborFM for initialization,the proposed method allows the user to modify the segmentation by simply drawing a line segment at the true tongue body contour.Then ITBS exploits the information provided by the user to update the masks and edges,and update contour using fast marching.Experimental results show that ITBS can obtain correct results after less than 0.5 times of interactions in average,and is much efficient than conventional interactive segmentation methods.

关键词： Tongue diagnosis interactive tongue body segmentation GaborFM

来源： cnki会议评论

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Digital Chinese Medicine 2022年第4期5卷 406-418页

作者：崔振超宋姝洁齐静河北大学网络空间安全与计算机学院河北保定071002 河北大学机器视觉工程研究中心河北保定071002

目的为解决计算机辅助中医诊断中图像分割精确问题,提出一种基于多尺度的融合冗余连接的多层结构模型的新型神经网络模型(MF2ResU-Net)。方法为获得精细化的血管特征,提出将三个U-Net模型进行级联。为解决U-Net模型中编解码部分语义连... 详细信息

目的为解决计算机辅助中医诊断中图像分割精确问题,提出一种基于多尺度的融合冗余连接的多层结构模型的新型神经网络模型(MF2ResU-Net)。方法为获得精细化的血管特征,提出将三个U-Net模型进行级联。为解决U-Net模型中编解码部分语义连接差异性问题,MF2ResU-Net提出利用shortcut连接编解码部分。为了更加精细化分割特征,算法将空洞空间金字塔池化模型嵌入编解码结构中,最终形成所提网络。结果MF2ResU-Net算法在视网膜血管数据集CHASE DB1和DRIVE中,利用指标敏感度(Sen)、特异性(Spe)、精确性(ACC)和线下面积(AUC)分别取得了0.8013和0.8102、0.9842和0.9809、0.9700和0.9776,以及0.9797和0.9837。这些结果表明本方法优于对比方法,并且对于视网膜血管分割,本方法具有较高的有效性及鲁棒性。结论本文所提的基于冗余连接的多特征融合深度学习网络模型可通过获得更加精细化特征获取的方式获得更加准确的视网膜血管分割结果,可为计算机辅助中医诊断提供一种诊断方法提取途径。

关键词：医学图像处理空洞空间金字塔池化冗余连接多级模型视网膜血管分割

浅谈“互联网+”时代高校工会档案信息化管理途径

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办公自动化 2023年第13期28卷 15-17页

作者：崔圳超广州医科大学综合档案室广州511495

“互联网+”时代的到来,促进了各行各业的全面革新,也推动了信息技术在档案管理中的应用。新《档案法》的修订就档案信息化建设提出了新的规定,未来高校工会档案工作将面临从传统载体管理向信息化管理转型的挑战。顺应时代潮流进行创新... 详细信息

“互联网+”时代的到来,促进了各行各业的全面革新,也推动了信息技术在档案管理中的应用。新《档案法》的修订就档案信息化建设提出了新的规定,未来高校工会档案工作将面临从传统载体管理向信息化管理转型的挑战。顺应时代潮流进行创新与探索,发展信息化管理模式,是高校工会档案管理现代化发展的必然途径。基于此,本文试从分析“互联网+”时代高校工会档案信息化管理存在的不足着手,探讨通过加大对档案信息化管理的重视力度、健全工会档案管理机制,强化档案安全意识、建设工会档案管理平台,开发档案信息化资源等途径,优化“互联网+”时代高校工会档案信息化管理,以期对高校工会档案的信息化管理工作开展提供帮助。

关键词：互联网+ 高校工会档案信息化管理

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斜插式免耕穴播机设计与试验（英文）

农业工程学报 2017年第23期33卷 8-14页

作者：林悦香尚书旗王东伟崔振超杨红光青岛农业大学机电工程学院青岛266109 青岛科技大学机电工程学院青岛266061

该文针对现有免耕播种机存在的机具防堵效果差、种肥深度精准度低、播种均匀性差等问题,设计了一种斜插式免耕穴播机。该机器播种施肥采用45°斜插入土方式,入土器的凸轮推杆开合机构,能够有效防止夹土、粘土、堵塞等问题;入土器的平行... 详细信息

该文针对现有免耕播种机存在的机具防堵效果差、种肥深度精准度低、播种均匀性差等问题,设计了一种斜插式免耕穴播机。该机器播种施肥采用45°斜插入土方式,入土器的凸轮推杆开合机构,能够有效防止夹土、粘土、堵塞等问题;入土器的平行四杆仿形机构配合曲柄滑块入土机构,可保证播种深度一致、种肥同步、种肥侧深距离精确度高以及播种均匀性好;45°倾斜角易实现自动覆土功能。另外增设了可调链轮变速机构,充分弥补了现有免耕穴播机株距调整困难问题;改进了原有排种器和排肥器适应性差的缺点,采用多窝眼轮排种器,能够满足不同作物品种的播种需求。该机的工作参数(行距、株距、播深、肥位等)皆为可调,适应性更强。依据设计研制样机并进行玉米播种田间试验,结果表明:播种覆土均匀,播种深度和施肥深度合格率分别为90.52%和91.23%,变异系数分别为5.91%和6.26%,种肥水平距离和垂直间距合格率分别为95.71%和91.65%,变异系数分别为4.64%和8.01%;株距合格率92.13%,重播率4.60%和空穴率3.27%,满足JB/T 10293-2001《单粒(精密)播种机技术条件》中播种合格指数≥80%,重播指数≤15%,漏播指数≤8%的农艺要求。该研究可为精准免耕穴播机的设计提供参考。

关键词：农业机械设计试验免耕打穴播种机窝眼轮入土器

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多特征融合神经网络的眼底血管分割算法

计算机科学与探索 2021年第12期15卷 2401-2412页

作者：宋姝洁崔振超陈丽萍陈向阳河北大学网络空间安全与计算机学院河北保定071002 河北省机器视觉研究中心(河北大学) 河北保定071002

眼底毛细血管的自动监测对眼科疾病、糖尿病、心脏病等疾病的早期筛查具有重要意义。为了解决对毛细血管特征表达不精细带来的血管分割缺失问题,提出多模块融合的残差神经网络模型(MbResU-Net)。该模型利用了编码-解码网络结构。为了减... 详细信息

眼底毛细血管的自动监测对眼科疾病、糖尿病、心脏病等疾病的早期筛查具有重要意义。为了解决对毛细血管特征表达不精细带来的血管分割缺失问题,提出多模块融合的残差神经网络模型(MbResU-Net)。该模型利用了编码-解码网络结构。为了减少网络编码器与解码器之间的语义差距而带来的信息丢失,用非线性网络结构代替快捷连接嵌入到网络中。为了获得更多血管的细节特征,MbResU-Net提出将三块U型网络以残差方式连接,在避免丢失的前提下,最大地提取视网膜结构特征。为了保证分割质量,对图像执行预处理操作,并设计融合了代价矩阵的交叉熵损失函数来训练网络参数。对MbResU-Net与现有的眼底血管分割算法在DRIVE和CHASEDB1彩色眼底图像数据集上进行对比实验。实验表明MbResU-Net在Sen、ACC和AUC上优于现有方法。Sen为0.7987和0.7972,ACC为0.9648和0.9726,AUC为0.9791和0.9824。实验证明该模型在复杂曲率和小血管分割中具有有效性和鲁棒性。

关键词：图像处理 U-Net 残差神经网络多模块视网膜血管图像分割

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交互式电子白板在小学语文教学中的运用

中国教育技术装备 2017年第12期 50-51页

作者：崔圳超广州大学教育学院

在小学语文教学中,交互式电子白板的运用为语文教学大大提供了方便,提高了教师的教学效率,同样也激发了学生的学习兴趣。简要阐述交互式电子白板在小学语文教学中运用的现状,并以H小学《江南》公开课为例,分析其优势、作用,并且探讨在... 详细信息

在小学语文教学中,交互式电子白板的运用为语文教学大大提供了方便,提高了教师的教学效率,同样也激发了学生的学习兴趣。简要阐述交互式电子白板在小学语文教学中运用的现状,并以H小学《江南》公开课为例,分析其优势、作用,并且探讨在使用过程中存在的问题以及相应的解决策略。

关键词：电子白板教学策略小学语文

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基于深度卷积神经网络的羽绒图像识别

郑州大学学报（工学版） 2018年第2期39卷 11-17页

作者：杨文柱刘晴王思乐崔振超张宁雨河北大学网络空间安全与计算机学院河北保定071002

由于图像中羽绒形态及其多样性,传统的图像识别方法难以正确识别羽绒分拣图像中的羽绒类型,其识别精度也难以达到实际生产的要求.为解决上述问题,构造了一种用于羽绒类型识别的深度卷积神经网络,并对其权值初始化方法进行了改进.首先利... 详细信息

由于图像中羽绒形态及其多样性,传统的图像识别方法难以正确识别羽绒分拣图像中的羽绒类型,其识别精度也难以达到实际生产的要求.为解决上述问题,构造了一种用于羽绒类型识别的深度卷积神经网络,并对其权值初始化方法进行了改进.首先利用视觉显著性模型提取羽绒图像的显著部分,然后将图像的显著部分输入到稀疏自动编码器中进行训练,得到一组符合数据集统计特性的卷积核集合.最后采用Inception及其变种模块实现深度卷积神经网络的构造,通过增加网络深度来提高网络的识别精度.试验结果表明,用所构造的深度卷积神经网络对羽绒图像识别的精度较传统卷积神经网络的提高了2.7%,且改进的权值初始化方法使网络的收敛速度提高了25.5%.

关键词：深度卷积神经网络权值初始化稀疏自编码视觉显著性图像识别

Detection of abnormal hydroponic lettuce leaves based on image processing and machine learning

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Information Processing in Agriculture 2023年第1期10卷 1-10页

作者： Ruizhe Yang zhenchao Wu Wentai Fang Hongliang Zhang Wenqi Wang Longsheng Fu Yaqoob Majeed Rui Li Yongjie cui College of Mechanical and Electronic Engineering Northwest A&F UniversityYanglingShaanxi 712100China Xi’an Agriculture Machinery Management and Extension Station Xi’anShaanxi 710065China Key Laboratory of Agricultural Internet of Things Ministry of Agriculture and Rural AffairsYanglingShaanxi 712100China Shaanxi Key Laboratory of Agricultural Information Perception and Intelligent Service YanglingShaanxi 712100China Faculty of Agricultural Engineering and Technology University of AgricultureFaisalabad 38000Pakistan Center for Precision and Automated Agricultural Systems Washington State UniversityProsserWA 99350USA Suide County Lanhuahua Ecological Food Co. Ltd.SuideShaanxi 718000China

Accurate and fast detection of abnormal hydroponic lettuce leaves is primary technology for robotic sorting.Yellow and rotten leaves are main types of abnormal leaves in hydroponic lettuce.This study aims to demonstrate a feasibility of detecting yellow and rotten leaves of hydroponic lettuce by machine learning models,i.e.Multiple Linear Regression(MLR),K-Nearest Neighbor(KNN),and Support Vector Machine(SVM).One-way analysis of variance was applied to reduce RGB,HSV,and L*a*b*features number of hydroponic lettuce images.Image binarization,image mask,and image filling methods were employed to segment hydroponic lettuce from an image for models testing.Results showed that G,H,and a*were selected from RGB,HSV,and L*a*b*for training models.It took about 20.25 s to detect an image with 30244032 pixels by KNN,which was much longer than MLR(0.61 s)and SVM(1.98 s).MLR got detection accuracies of 89.48%and 99.29%for yellow and rotten leaves,respectively,while SVM reached 98.33%and 97.91%,respectively.SVM was more robust than MLR in detecting yellow and rotten leaves of hydroponic.Thus,it was possible for abnormal hydroponic lettuce leaves detection by machine learning methods.

关键词： Hydroponic lettuce Machine learning Image processing Abnormal leaves Automatic sorting

基于改进凸包和颜色对比度的彩色图像分割方法

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河北大学学报（自然科学版） 2018年第5期38卷 543-548页

作者：陈丽萍周航张宁雨杨文柱崔振超刘晴河北大学网络空间安全与计算机学院河北保定071002 唐山市国土资源局河北唐山063000

基于特征对比度的显著性检测方法在处理复杂背景图像时,容易将对比度较高的背景区域误判为目标,导致分割结果不准确.为解决上述问题,提出了一种基于改进凸包和全局颜色对比度的彩色图像分割方法.首先以超像素为基本计算单元,根据图像颜... 详细信息

基于特征对比度的显著性检测方法在处理复杂背景图像时,容易将对比度较高的背景区域误判为目标,导致分割结果不准确.为解决上述问题,提出了一种基于改进凸包和全局颜色对比度的彩色图像分割方法.首先以超像素为基本计算单元,根据图像颜色及其空间分布,计算基于颜色对比度的基本显著图;然后利用颜色增强Harris角点得到目标的凸包,并利用FH方法生成的超像素对凸包进行修正,以此为基础计算基于改进凸包的中心显著图;最后将上述2个显著图进行加权融合得到最终显著图,并使用大津法得到图像中的目标.通过在MSRA1000和ECSSD数据集上进行实验,结果表明本文算法相较于其他算法在可视效果和准确率、召回率等评价指标方面有明显的优势.

关键词：彩色图像分割颜色对比度超像素凸包显著图