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信号肽编码新信号:谷氨酸受体的空间结构信息

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中国科学：生命科学 2016年第11期46卷 1336-1337页

作者：张晨北京大学生命科学学院生物膜与膜生物工程国家重点实验室中美共建麦戈文脑研究所北京100871

大脑内的神经细胞之间通过微小的特化结构—突触进行信号的交流.当一个神经细胞将它编码的信号传给下级神经细胞时,它会在突触中释放化学信号谷氨酸,一种氨基酸类的神经递质.谷氨酸结合到突触后膜（下级神经细胞）上的谷氨酸受体（一种... 详细信息

大脑内的神经细胞之间通过微小的特化结构—突触进行信号的交流.当一个神经细胞将它编码的信号传给下级神经细胞时,它会在突触中释放化学信号谷氨酸,一种氨基酸类的神经递质.谷氨酸结合到突触后膜（下级神经细胞）上的谷氨酸受体（一种受体型的离子通道）,

关键词：谷氨酸受体空间结构信息突触后膜信号肽酶离子通道氨基酸类空间排列 AMPA 化学信号受体型

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利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法

计算机应用 2019年第4期39卷 1150-1156页

作者：胡秀华王长元肖锋王亚文西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021

为解决在典型相关滤波框架模型中样本信息判别性低引起的跟踪漂移问题,提出一种利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法。首先,引入空间上下文结构约束进行模型构建的优化,同时利用正则化最小二乘与矩阵分解思想实现闭式求解;然后,采... 详细信息

为解决在典型相关滤波框架模型中样本信息判别性低引起的跟踪漂移问题,提出一种利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法。首先,引入空间上下文结构约束进行模型构建的优化,同时利用正则化最小二乘与矩阵分解思想实现闭式求解;然后,采用互补特征用于目标表观描述,并利用尺度因子池处理目标尺度变化情况;最后,借助目标运动连续性进行目标受遮挡影响情况的判定,设计相应的模型更新策略。实验结果表明,在多种典型测试场景中所提算法的准确率较传统算法提高了17.63%,成功率提高了24.93%,可以取得较为鲁棒的跟踪效果。

关键词：目标跟踪相关滤波空间结构信息模型优化更新策略

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利用空间结构信息的三维点云模型分类

小型微型计算机系统 2021年第4期42卷 779-784页

作者：张溯杨军兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州730070 兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

现有的三维点云模型分类方法未考虑模型本身的空间结构信息,忽略了模型上点与点之间的相互关系.为此,提出一种能够提取模型空间结构信息的转换网络,实现三维点云模型的分类.首先对三维模型采样分组,得到其球形邻域,计算每个邻域内点的... 详细信息

现有的三维点云模型分类方法未考虑模型本身的空间结构信息,忽略了模型上点与点之间的相互关系.为此,提出一种能够提取模型空间结构信息的转换网络,实现三维点云模型的分类.首先对三维模型采样分组,得到其球形邻域,计算每个邻域内点的浅层特征,同时使用转换网络将邻域的空间结构信息转换为特征权重,并通过特征映射将特征权重和浅层特征输出为具有该邻域空间结构信息的高维特征.然后聚合各个邻域的高维特征得到模型的全局特征,并通过多个尺度逐层迭代输出分类结果.实验结果表明,在ModelNet40上的分类准确率达到92.8%,高于目前的主流算法.

关键词：三维模型分类点云模型深度学习空间结构信息

利用空间结构信息的图像分类方法研究及其应用

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利用空间结构信息的图像分类方法研究及其应用

作者：朱快快南京航空航天大学

学位级别：硕士

图像具有自然的二维空间结构,空间上邻近的点通常具有相近的像素值,意味着图像具有局部光滑性。传统分类学习方法常将原始图像拉成向量,造成空间结构的破坏,由此直接基于图像的2D特征抽取法应运而生。典型的,如2DLDA、2DPCA,相比向量方... 详细信息

图像具有自然的二维空间结构,空间上邻近的点通常具有相近的像素值,意味着图像具有局部光滑性。传统分类学习方法常将原始图像拉成向量,造成空间结构的破坏,由此直接基于图像的2D特征抽取法应运而生。典型的,如2DLDA、2DPCA,相比向量方法,计算复杂度显著降低,但其操作针对的是图像整行(或整列),导致空间光滑度过粗。为此,空间正则化(spatial regularization)通过在向量化空间中显式地施加局部空间光滑弥补这一不足,由此获得了比2D抽取法更优的分类性能,但其遗传了向量法的高计算代价。最近,隐性空间正则化方法(implicit spatial regularization,ISR)提出利用图像划分与重组隐性地体现图像局部的空间光滑,而后再利用现有2D方法抽取特征,使典型双边2DLDA性能优于SSSL(一种典型的显性空间正则化方法),但是,仅隐性地光滑缺乏显式的强制约束力,其特征空间依然欠光滑,同时双边2DLDA由非凸问题获得,计算复杂且不能求得解析解。因此,尽管不同的图像空间结构信息利用策略这些年零零散散的被提出与发展,但这些方法在空间信息利用程度和计算代价上难以两全。本文立足图像空间结构信息在图像分类中的充分利用展开研究,结合特征抽取和面向图像有序回归提出两种空间结构信息利用方法,具体成果如下:1.为克服上述现有空间结构信息利用策略的不足,提出一种结合显性与隐性空间光滑的高效二维图像判别特征抽取框架(2D-CISSE)。2D-CISSE兼顾考虑空间结构信息的充分利用和计算代价的降低,其关键步骤是预先进行显性地全局光滑,紧接着进行ISR,不仅继承了ISR的隐性光滑,而且可直接获得全局最优投影,同时该框架具有一般性,即现有大部分的图像光滑方法与2D特征抽取法均可直接嵌入。最后,在人脸数据集Yale、ORL、CMU PIE与AR,手写数字数据集UMIST与USPS上实验显示该框架获得了比ISR+双边2DLDA以及SSSL等更优的分类性能和效率。2.现有的有序回归方法缺乏对图像空间结构信息的有效利用,受支持矩阵机SMM启发,改进显式约束的支持向量有序回归算法,保持图像2D结构,对投影矩阵低秩约束,提出显式约束的支持矩阵有序回归EXC-SMOR。EXC-SMOR能有效聚合强相关的行与列,空间结构信息得以充分保持与利用。通过有序人脸数据集JAFFE与UMIST上的实验显示了EXC-SMOR具有比SVOR更优越的分类性能。

关键词：空间结构信息隐式空间正则化特征抽取图像分类支持矩阵机有序回归

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地图要素空间结构信息浅议

水利规划与设计 2007年第4期 45-46页

作者：刘文国山东省水利勘测设计院济南250013

G IS是对人的空间认知与空间信息处理的一种计算机模拟。在G IS系统中,需要让计算机模拟人类视觉能力来评价地图目标间的空间关系。在人类判读地图的过程中,存在着大量而复杂的空间信息认知活动,让计算机自动进行各类空间信息的认知不... 详细信息

G IS是对人的空间认知与空间信息处理的一种计算机模拟。在G IS系统中,需要让计算机模拟人类视觉能力来评价地图目标间的空间关系。在人类判读地图的过程中,存在着大量而复杂的空间信息认知活动,让计算机自动进行各类空间信息的认知不是一件易事,这里的关键问题是如何让计算机自动识别、提取地图要素所具有的空间结构化信息。文中深入分析和探讨了地图要素空间结构信息的含义,并列举了若干地图要素所隐含的空间结构信息。

关键词： GIS 地图要素空间结构信息空间认知

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核磁共振图像中肠胃分割算法研究

核磁共振图像中肠胃分割算法研究

作者：陈晨北方工业大学

学位级别：硕士

当今医学图像处理领域中,自动化分割技术已成为研究热点。相较于传统的手动分割方法,利用深度学习技术实现肠胃器官的自动化分割,能够有效减少因医生主观因素所引起的分割精度差异,提高分割结果的一致性和准确性。然而,肠胃核磁共振图... 详细信息

当今医学图像处理领域中,自动化分割技术已成为研究热点。相较于传统的手动分割方法,利用深度学习技术实现肠胃器官的自动化分割,能够有效减少因医生主观因素所引起的分割精度差异,提高分割结果的一致性和准确性。然而,肠胃核磁共振图像对比度低且边界模糊、肠胃器官存在形态差异,以及数据样本不均衡和空间结构信息利用不充分等问题,导致肠胃核磁共振图像分割精度较低。因此,本文的研究重点在于构建一种能够充分利用图像空间结构信息、提高分割精度的双流网络结构算法。本文主要工作及创新点如下。(1)针对2D肠胃核磁共振图像分割领域中网络模型特征提取能力不足、肠胃器官之间存在形态差异和数据样本不均衡等问题,构建了一种基于U-Net和Conv Ne Xt的Unet Conv Ne Xt网络模型。首先,利用Conv Ne Xt网络模型的宽度和深度优势,解决了U-Net网络模型的特征提取能力不足问题。其次,由于单一大小的卷积核忽略了肠胃器官之间的形态差异,设计了Mix Conv Ne Xt Block模块,使用不同尺寸的卷积核对肠胃器官进行特征提取,有针对性地处理肠胃器官的多尺度信息。最后,采用组合损失函数和注意力机制模块,有效地解决了样本不均衡和模型关注度不足的问题。在肠胃核磁共振数据集的实验结果表明,该算法的DSC、JSC和HD分别达到了85.49%、78.72%和3.19mm。(2)针对肠胃核磁共振图像数据具有空间结构信息的特点,提出了一种基于2D和3D网络模型的双流网络结构。首先,由于2D网络模型忽略了图像的空间结构信息,因此,在Unet Conv Ne Xt网络模型的基础上,引入序列切片作为多通道输入,利用相邻切片间的空间结构信息提高模型的分割能力。其次,采用3D UNet网络模型,有效地捕获数据中的全局空间信息。最后,将两个网络输出的特征信息进行融合,使模型能够更好地处理空间结构信息。实验结果表明,该双流网络结构算法比2D单流网络在DSC和JSC上分别提升了1.49和1.72个百分点。总之,本文通过对双流网络结构的设计和模块的改进,获得了更为全面和准确的肠胃器官分割结果。此外,本文设计实现了肠胃核磁共振图像的辅助分割平台,该平台具有对肠胃核磁共振图像进行分割和计算分割精度等功能。

关键词：肠胃分割双流网络混合卷积空间结构信息组合损失函数

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基于张量分解的电阻抗三维成像方法

天津工业大学学报 2022年第1期41卷 73-80页

作者：李秀艳尉蕾王琦段晓杰马会梅陆纪璇天津工业大学电子与信息工程学院天津300387 天津工业大学天津市光电检测技术与系统重点实验室天津300387 天津工业大学生命科学学院天津300387

针对现有的三维电阻抗成像只是对图像横截面的单独重建,然后罗列为三维进行显示,没有考虑到不同图层间的关联性,致使图像信息利用不充分的问题,提出一种基于张量分解的电阻抗三维成像方法。该方法将实验中测得的数据建立张量模型,使用... 详细信息

针对现有的三维电阻抗成像只是对图像横截面的单独重建,然后罗列为三维进行显示,没有考虑到不同图层间的关联性,致使图像信息利用不充分的问题,提出一种基于张量分解的电阻抗三维成像方法。该方法将实验中测得的数据建立张量模型,使用张量分解可以对胸腔进行直接三维重建,能够充分利用图层间的关联性;并将该方法与总变差正则化(Total Variation,TV)成像算法、Tikhonov正则化重建算法进行实验对比。实验结果表明:基于张量分解的电阻抗三维成像方法,可以充分利用图像的空间结构信息,考虑图像层与层之间的关联特性,能够更加接近肺部的真实情况,准确地反映肺的状态,进而提高图像重建质量;基于张量分解的电阻抗三维成像方法相比于二维张量重建方法,将图像的峰值信噪比(PSNR)提高了13.8%。由此可得,与Tikhonov正则化以及TV成像算法相比,基于张量分解的电阻抗三维成像方法更适合电阻抗的图像重建工作。

关键词：电阻抗三维成像张量分解空间结构信息图像质量图像重建

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城市轨道交通三维缓冲区构建方法

交通运输工程学报 2015年第2期15卷 100-108页

作者：张文胜解骞朱冀军张炳哲纪强李见春石家庄铁道大学交通运输学院河北石家庄050043 石家庄铁道大学河北省交通安全与控制重点实验室河北石家庄050043 河北省交通规划设计院河北石家庄050011 悉尼科技大学土木与环境工程学院新南威尔士悉尼2007

为解决现有地理信息系统无法完成城市轨道交通三维缓冲区构建的难题,采用八叉树作为构建三维缓冲区的基础数据结构,用线性八叉树编码储存轨道交通实体的空间结构信息,将交通三维缓冲区分析转化为八叉树节点的空间分析。研究了八叉树节... 详细信息

为解决现有地理信息系统无法完成城市轨道交通三维缓冲区构建的难题,采用八叉树作为构建三维缓冲区的基础数据结构,用线性八叉树编码储存轨道交通实体的空间结构信息,将交通三维缓冲区分析转化为八叉树节点的空间分析。研究了八叉树节点的空间关系,得出了一种线性八叉树邻域分析的新算法,即0-1互换算法。运用0-1互换算法找出轨道交通的边界节点,确定边界节点的边界方向,由边界节点构建交通三维缓冲区,形成了一套由线性八叉树构建城市轨道交通三维缓冲区的新方法。运用0-1互换算法对直线隧道、曲线隧道、直线高架桥、曲线高架桥等轨道交通实体模型进行边界节点提取,并与传统算法和经典肖氏算法进行了比较。选择连拱隧道、单拱隧道和高架桥3种结构,分别进行了三维缓冲区构建,统计了3种结构分割的八叉树节点数量,并与采用传统栅格结构进行三维缓冲区分析的栅格节点数量进行对比。分析结果表明:与传统算法和经典肖氏算法相比,0-1互换算法在对直线隧道、曲线隧道、直线高架桥、曲线高架桥4种轨道交通实体模型的边界节点提取中耗时最少,分别为5、7、10、18ms,将算法的时间复杂度由二次阶减少为一次阶;基于线性八叉树的交通三维缓冲区构建方法,对连拱隧道、单拱隧道与高架桥进行三维缓冲区构建时,其存储空间分别为栅格结构的7.26%、3.64%、3.72%。可见,基于线性八叉树结构的交通三维缓冲区构建方法能显著降低分析节点数量,提高交通三维缓冲区的构建效率。

关键词：交通地理信息系统城市轨道交通三维缓冲区线性八叉树空间结构信息 0-1 互换算法

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空谱超像素核极限学习机的高光谱分类算法

微电子学与计算机 2022年第5期39卷 45-52页

作者：于佳宁闫德勤刘德山张景辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116000

针对高光谱图像中光谱信息提取时高维特征向量由于部分邻域叠加造成数据缺损,以及图像局部区域像素点在空间结构信息中存在同谱异类现象和密度差异的问题,提出了一种基于空谱超像素融合核极限学习机(SSKELM)的高光谱图像分类算法.对光... 详细信息

针对高光谱图像中光谱信息提取时高维特征向量由于部分邻域叠加造成数据缺损,以及图像局部区域像素点在空间结构信息中存在同谱异类现象和密度差异的问题,提出了一种基于空谱超像素融合核极限学习机(SSKELM)的高光谱图像分类算法.对光谱空间第一主成分分量进行超像素分割,每个超像素被看作一个形状自适应区域。利用空间信息、超像素内及像元间的核权重融合,获取像素点类别标签;同时,借助核函数在高维超平面数据中线性可分能力、极限学习机随机隐藏层输出矩阵及其优化算法的限制条件少等优势,将空谱像素点融合训练并形成新的矩阵样本输出.使用University of Pavia和Indian Pines两个数据集进行实验,总体准确率OA值较其他算法分别提高了1.76%和2.80%,有效验证本文提出方法在图像分类中具有一定价值.

关键词：空间结构信息超像素同谱异类极限学习机