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基于端到端深度神经网络和图搜索的OCT图像视网膜层边界分割方法

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软件学报 2024年第6期35卷 3036-3051页

作者：胡凯蒋帅刘冬高协平智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学) 湖南湘潭411105 智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室(湖南师范大学) 湖南长沙410081 医学影像人工智能湖南省重点实验室(湘南学院) 湖南郴州423000

视网膜层边界的形态变化是眼部视网膜疾病出现的重要标志,光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像可以捕捉其细微变化,基于OCT图像的视网膜层边界分割能够辅助相关疾病的临床判断.在OCT图像中,由于视网膜层边界的形态... 详细信息

视网膜层边界的形态变化是眼部视网膜疾病出现的重要标志,光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像可以捕捉其细微变化,基于OCT图像的视网膜层边界分割能够辅助相关疾病的临床判断.在OCT图像中,由于视网膜层边界的形态变化多样,其中与边界相关的关键信息如上下文信息和显著性边界信息等对层边界的判断和分割至关重要.然而已有分割方法缺乏对以上信息的考虑,导致边界不完整和不连续.针对以上问题,提出一种“由粗到细”的基于端到端深度神经网络和图搜索(graph search,GS)的OCT图像视网膜层边界分割方法,避免了非端到端方法中普遍存在的“断层”现象.在粗分割阶段,提出一种端到端的深度神经网络—注意力全局残差网络(attention global residual network,AGR-Net),以更充分和有效的方式提取上述关键信息.具体地,首先设计一个全局特征模块(global feature module,GFM),通过从图像的4个方向扫描以捕获OCT图像的全局上下文信息;其次,进一步将通道注意力模块(channel attention module,CAM)与全局特征模块串行组合并嵌入到主干网络中,以实现视网膜层及其边界的上下文信息的显著性建模,有效解决OCT图像中由于视网膜层形变和信息提取不充分所导致的误分割问题.在细分割阶段,采用图搜索算法去除AGR-Net粗分割结果中的孤立区域或和孔洞等,保持边界的固定拓扑结构和连续平滑,以实现整体分割结果的进一步优化,为医学临床的诊断提供更完整的参考.最后,在两个公开数据集上从不同的角度对所提出的方法进行性能评估,并与最新方法进行比较.对比实验结果也表明所提方法在分割精度和稳定性方面均优于现有方法.

关键词： OCT图像视网膜层边界分割残差神经网络注意力图搜索

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基于全局频域池化的行为识别算法

计算机应用研究 2024年第9期41卷 2867-2873页

作者：贾志超张海超张闯颜蒙蒙储金祺颜之岳南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044

目前基于3D-ConvNet的行为识别算法普遍使用全局平均池化(global average pooling,GAP)压缩特征信息,但会产生信息损失、信息冗余和网络过拟合等问题。为了解决上述问题,更好地保留卷积层提取到的高级语义信息,提出了基于全局频域池化(g... 详细信息

目前基于3D-ConvNet的行为识别算法普遍使用全局平均池化(global average pooling,GAP)压缩特征信息,但会产生信息损失、信息冗余和网络过拟合等问题。为了解决上述问题,更好地保留卷积层提取到的高级语义信息,提出了基于全局频域池化(global frequency domain pooling,GFDP)的行为识别算法。首先,根据离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)看出,GAP是频域中特征分解的一种特例,从而引入更多频率分量增加特征通道间的特异性,减少信息压缩后的信息冗余;其次,为了更好地抑制过拟合问题,引入卷积层的批标准化策略,并将其拓展在以ERB(efficient residual block)-Res3D为骨架的行为识别模型的全连接层以优化数据分布;最后,将该方法在UCF101数据集上进行验证。结果表明,模型计算量为3.5 GFlops,参数量为7.4 M,最终的识别准确率在ERB-Res3D模型的基础上提升了3.9%,在原始Res3D模型基础上提升了17.4%,高效实现了更加准确的行为识别结果。

关键词： 3D-ConvNet 人体行为识别全局平均池化离散余弦变换

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电磁场调制下的应变黑磷烯带间光电导

物理学报 2024年第13期73卷 317-326页

作者：柏文庆杨江涛杨翠红陈云云南京信息工程大学物理与光电工程学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气海洋光电探测重点实验室南京210044 南京信息工程大学江苏省气象光子学与光电探测国际合作联合实验室南京210044

黑磷烯具有各向异性且独特的光电性能被广泛研究.应变、电压等常用来调制能带结构,进而调制其光电特性.本文采用紧束缚近似哈密顿量,考虑施加垂直磁场、电场、面内面外应变条件下的黑磷烯能带结构,进一步利用Kubo公式研究了黑磷烯光电... 详细信息

黑磷烯具有各向异性且独特的光电性能被广泛研究.应变、电压等常用来调制能带结构,进而调制其光电特性.本文采用紧束缚近似哈密顿量,考虑施加垂直磁场、电场、面内面外应变条件下的黑磷烯能带结构,进一步利用Kubo公式研究了黑磷烯光电导率在多个调制因子下的特征,并从能带结构进行了机理分析.垂直磁场使能带劈裂,产生多通道带间跃迁,光电导率表现出多个峰.随着面内拉伸应变增加能隙增加,光电导峰位依赖于能隙.而面外拉伸应变对能隙的调制区别于面内应变,能隙表现出非单调变化.电场通过带隙的变化,调制光电导率峰值位置.综合不同的调制因子,能带和光电导表现出丰富的调制效果,为研究基于黑磷烯光电器件的应用提供理论支持.

关键词：黑磷烯能带调控各向异性光电导

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分布式移动水声传感网络地声参数反演

声学学报 2024年第4期49卷 774-783页

作者：沈一宁刘粉婷潘翔浙江大学信息与电子工程学院杭州310027 浙江省信息处理与通信网络重点实验室杭州310027

提出使用分布式移动水声传感网络以实现大面积海域地声参数的快速反演。将分布式网络节点投影合成不同阵元间距的水平线阵,采用频域相干目标函数,进行匹配场地声参数反演。同时,将定位误差视为一个参量进行反演,结合对水平波数修正的多... 详细信息

提出使用分布式移动水声传感网络以实现大面积海域地声参数的快速反演。将分布式网络节点投影合成不同阵元间距的水平线阵,采用频域相干目标函数,进行匹配场地声参数反演。同时,将定位误差视为一个参量进行反演,结合对水平波数修正的多普勒补偿,提高移动网络反演的鲁棒性。数值仿真和海试数据处理结果验证了分布式移动水声传感网络地声参数反演方法的有效性。

关键词：分布式水声传感网络地声参数反演节点定位误差多普勒补偿

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基于双视角建模的多智能体协作强化学习方法

计算机学报 2024年第7期47卷 1582-1594页

作者：刘全施眉龙黄志刚张立华苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

在多智能体协作领域,强化学习算法通过共享智能体的局部信息来实现智能体间的协作.但共享协作机制极易引发过度协作问题,导致智能体忽视自身局部观测信息,丧失策略多样性,最终陷入低效协作的困境.为了解决该问题,本文提出基于双视角建... 详细信息

在多智能体协作领域,强化学习算法通过共享智能体的局部信息来实现智能体间的协作.但共享协作机制极易引发过度协作问题,导致智能体忽视自身局部观测信息,丧失策略多样性,最终陷入低效协作的困境.为了解决该问题,本文提出基于双视角建模的多智能体协作强化学习方法(Bi-View Modeling Collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning,简称BVM-CMARL).该方法从局部和全局两个视角对智能体进行建模,分别用于产生多样性的策略和激励协作.在局部视角最大化局部变分与自身轨迹的互信息,激励智能体的策略多样性;同时在全局视角最大化全局变分与其他智能体动作的互信息,提高智能体协作水平.最后将局部变分训练出的局部Q值与全局变分训练出的全局Q值合并,避免低效协作.将BVM-CMARL算法应用于星际争霸多智能体挑战赛(StarCraft Multi-Agent Challenge,SMAC)中的等级觅食(Level-Based Foraging,LBF)和走廊(Hallway)等环境,与QMIX、QPLEX、RODE、EOI和MAVEN等5种目前优秀的强化学习算法相比,BVM-CMARL算法具有更好的稳定性和性能表现,在SMAC上的平均胜率为82.81%,比次优算法RODE高13.42%.通过设计模型变体,在消融实验中证明了双视角建模对BVM-CMARL的必要性.

关键词：深度强化学习多智能体系统多智能体协作协作建模对比学习

基于不完美CSI的低轨卫星通信系统鲁棒资源分配算法

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 671-679页

作者：吴翠先董燚恒徐勇军张海波薛青重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 浙江省信息处理与通信网络重点实验室浙江310058

为了解决低轨卫星通信系统因资源受限导致的能量与速率不平衡的问题,同时考虑信道不确定性对实际卫星通信系统性能衰退的影响,该文提出一种基于最大化最小能效的鲁棒资源分配算法。首先,考虑每个用户中断速率约束、功率分配系数约束和... 详细信息

为了解决低轨卫星通信系统因资源受限导致的能量与速率不平衡的问题,同时考虑信道不确定性对实际卫星通信系统性能衰退的影响,该文提出一种基于最大化最小能效的鲁棒资源分配算法。首先,考虑每个用户中断速率约束、功率分配系数约束和最大发射功率约束,基于高斯信道不确定性,构建了联合优化卫星波束成形向量与功率分配因子的鲁棒资源分配模型。所描述的问题是一个含参数摄动的非凸、非确定性多项式难问题,很难直接求解。为此,基于丁克尔巴赫、伯恩斯坦不等式、半正定松弛和交替优化等方法将其转化为等价的凸优化问题,并提出一种基于迭代的混合鲁棒波束成形与功率分配算法。仿真结果表明,该文算法具有较好的能效和较强的鲁棒性。

关键词：低轨卫星通信波束成形能效优化鲁棒性

基于3种遥感指数的2000～2020年尼泊尔地区植被生长动态的对比

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环境科学 2024年第10期45卷 5924-5930页

作者：刘子源周德成郝璐樊江文张良侠南京信息工程大学中国气象局生态系统碳源汇开放重点实验室江苏省农业气象重点实验室中国科学院地理科学与资源研究所

遥感指数被广泛用于监测气候变化和人类活动影响下植被生长动态，但基于不同类型遥感指数监测山区植被动态的一致性尚不清楚.本文以尼泊尔地区为例，对比研究了最常用3类遥感指数[归一化植被指数（NDVI）、叶面积指数（LAI）和净初级生... 详细信息

遥感指数被广泛用于监测气候变化和人类活动影响下植被生长动态，但基于不同类型遥感指数监测山区植被动态的一致性尚不清楚.本文以尼泊尔地区为例，对比研究了最常用3类遥感指数[归一化植被指数（NDVI）、叶面积指数（LAI）和净初级生产力（NPP）]量化山区植被生长动态的时空一致性.结果表明：(1)不同遥感指数多年平均值的空间分布格局差异较大，尤其是低海拔地区，NDVI、 LAI和NPP的最高值分别出现在低山区、中山区和高山区；(2)从长期变化趋势来看，3种遥感指数整体均呈现增加趋势，但NDVI呈现增加趋势的面积占比（82%）明显大于NPP和LAI(58%和56%)；(3)随海拔增加，NDVI和LAI呈增加趋势的面积占比逐渐减小，NPP则呈现出先增加后减小的趋势；(4)像元尺度上，三者长期变化趋势完全一致（变化方向和显著性水平均相同）的面积占比仅9.6%.研究结果强调了遥感指数监测山区植被动态的极大不确定性和发展更为稳健遥感数据产品的重要性.

关键词：山地植被动态遥感指数完整海拔梯度尼泊尔

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水声网络不等差错保护的避环ROFC-LF码算法与分析

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电子学报 2024年第8期52卷 2591-2606页

作者：柳秀秀杜秀娟韩多亮青海师范大学计算机学院青海西宁810008 青海省物联网重点实验室青海西宁810008 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海西宁810008

随着智慧海洋的发展,水声网络多媒体数据的传输受到学者关注.水声网络高度动态的拓扑导致相邻节点数据传输不完整,压缩的水下图像或视频等数据对重建数据的质量有不同影响,因此水声网络需要具有不等差错保护(Unequal Error Protection,U... 详细信息

随着智慧海洋的发展,水声网络多媒体数据的传输受到学者关注.水声网络高度动态的拓扑导致相邻节点数据传输不完整,压缩的水下图像或视频等数据对重建数据的质量有不同影响,因此水声网络需要具有不等差错保护(Unequal Error Protection,UEP)的编码机制来编解码重要性不等的多媒体数据.递归与限制反馈的在线喷泉码(Recursive Online Fountain Code with Limited Feedback,ROFC-LF)具有开销低、反馈少及编译码简单等特点,因此适用于水声网络.本文针对水声信道带宽窄、延时长及能量受限等特点,系统地分析了ROFC-LF编码机制建立阶段存在的环问题.针对ROFC-LF编码存在的环和无法提供UEP功能这两个问题,本文提出了两个优化目标.此外,还提出了具有不等差错保护的避环ROFC-LF编码机制.该编码机制减少了由于建立阶段最大组件存在环引起的无用编码包的数量,进而降低了网络能耗.不等差错保护的避环ROFC-LF编码机制在建立阶段和完成阶段分别采用权重策略和数据优先级策略来实现UEP特性,并利用随机图理论对该编码机制进行理论分析,理论结果和仿真实验结果一致.结果表明:该编码机制能够快速的恢复重要数据的同时,降低了编码包的数量,适用于网络拓扑结构动态变化的水声网络传输重要性不等的多媒体数据.

关键词：水声网络 ROFC-LF 不等差错保护避环权重数据优先级

融合全局-局部上下文信息的小目标多人姿态估计

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计算机工程 2024年第4期50卷 342-349页

作者：龙辰志陈平李传坤中北大学信息探测与处理山西省重点实验室山西太原030051

尽管多人2D姿态估计方法趋近成熟,但是现有方法无法有效识别小目标的姿态。针对当前小目标姿态难以识别的问题,提出一种融合全局-局部上下文信息的多人姿态估计方法。利用高分辨率网络(HRNet)输出的不同尺度特征对人体的多个解剖中心进... 详细信息

尽管多人2D姿态估计方法趋近成熟,但是现有方法无法有效识别小目标的姿态。针对当前小目标姿态难以识别的问题,提出一种融合全局-局部上下文信息的多人姿态估计方法。利用高分辨率网络(HRNet)输出的不同尺度特征对人体的多个解剖中心进行粗糙的定位,通过多个中心点给小目标提供更多的监督信息,提高对小目标的定位能力。以定位的人体中心点坐标为线索,通过可变形采样的方式提取中心点附近不同尺度的局部上下文信息,并计算不同目标局部上下文信息之间的对比损失以提高目标之间的判别能力。以HRNet网络的低分辨率特征作为全局上下文信息,以局部上下文信息作为交叉注意力的查询,结合全局和局部上下文信息构建多层Transformer模型,增强小目标的上下文信息。将增强的小目标上下文信息作为聚类中心,解耦多尺度融合的特征得到不同目标对应的关键点热图,从而实现小目标多人姿态估计。实验结果表明,该方法能够有效提高小目标姿态的识别性能,在COCO test-dev2017数据集上取得了69.0%的平均精度(AP),APM比对偶解剖中心(DAC)方法提高1.4个百分点。

关键词：姿态估计小目标多中心点注意力上下文信息