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基于强化学习的B型主动脉夹层定位方法

生物医学工程学杂志 2024年第05期 878-885页

作者：曾安林先扬赵靖亮潘丹杨宝瑶刘鑫广东工业大学计算机学院广东技术师范大学电子与信息学院

主动脉夹层分割中存在主动脉夹层与周围器官和血管的对比度低、夹层形态差异大以及背景噪声大等问题。针对以上问题，本文提出一种基于强化学习的B型主动脉夹层定位方法，借助两阶段分割模型，使用深度强化学习执行第一阶段的主动脉定... 详细信息

主动脉夹层分割中存在主动脉夹层与周围器官和血管的对比度低、夹层形态差异大以及背景噪声大等问题。针对以上问题，本文提出一种基于强化学习的B型主动脉夹层定位方法，借助两阶段分割模型，使用深度强化学习执行第一阶段的主动脉定位任务，保证定位目标的完整性；在第二阶段，使用第一阶段的粗分割结果作为输入，得到精细的分割结果。为了提高一阶段分割结果的召回率（Recall），使定位结果更完整地包含分割目标，本文设计了基于Recall变化方向的强化学习奖励函数；同时，将定位窗口与视野窗口分离，减少分割目标缺失的情况。本文选取Unet、TransUnet、SwinUnet以及MT-Unet作为基准分割模型，通过实验验证，本文的两阶段分割流程结果中多数指标均优于基准结果，其中Dice指标分别提高1.34%、0.89%、27.66%和7.37%。综上，将本文的B型夹层定位方法加入分割流程，最终的分割精度较基准模型结果有所提升，对于分割效果较差的模型提升效果更显著。

关键词：主动脉夹层两阶段分割强化学习奖励函数

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改进YOLOX的唐卡壁画目标检测算法

计算机工程与应用 2024年第18期60卷 248-255页

作者：李洪运张效娟赵洋彭春燕青海师范大学计算机学院西宁810016 省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室西宁810016 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230002

热贡唐卡壁画作为人类及国家级非物质文化遗产是藏族文化中独具特色的艺术形式,其画面不仅表现出了佛教本生故事,更体现了藏地的历史、地理、文化、科技等内容。然而,不具备热贡艺术专业知识的人们很难对其进行了解。因此提出了一种唐... 详细信息

热贡唐卡壁画作为人类及国家级非物质文化遗产是藏族文化中独具特色的艺术形式,其画面不仅表现出了佛教本生故事,更体现了藏地的历史、地理、文化、科技等内容。然而,不具备热贡艺术专业知识的人们很难对其进行了解。因此提出了一种唐卡壁画元素的自动检测算法,用于推动唐卡壁画的传播。通过对YOLOX算法进行改进,提出了ECAMH-YOLOX模型对唐卡壁画图像进行检测。ECAMH-YOLOX模型是在YOLOX的基础上增加了高效通道注意力模块,在保持轻量化的同时获得更好的图像全局信息;同时为了更好地检测不同尺度的目标,在检测头模块增加了一个新的检测头,通过四个检测头对图像进行检测,以此来提高不同尺寸目标的检测结果;并使用SIoU损失函数计算回归损失以此来加快模型的收敛速度,提高模型效果。实验结果证明,ECAMH-YOLOX模型在所构建的唐卡壁画数据集上均不存在漏检错检的情况,而YOLOX算法存在对小目标的漏检现象,并且ECAMHYOLOX模型的mAP0.5:0.95达到了55.9%,比YOLOX算法提升了0.049。该模型在保持轻量化的同时,进一步提高了检测效果。也增加了人们了解热贡艺术的途径。

关键词：目标检测 YOLOX 唐卡壁画通道注意力

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附块和离散令牌协商的容迟网络区块链交易

计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1357-1367页

作者：訾玲玲丛鑫重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

区块链的本质是节点矿权竞争,网络的实时连通性是前提和保障,但尚存在具有数据传输时延的容迟网络,使得其中的节点在区块链活动中完全处于劣势。为了解决容迟网络难以部署区块链系统的问题,构建了基于附块和离散令牌协商的区块链交易架... 详细信息

区块链的本质是节点矿权竞争,网络的实时连通性是前提和保障,但尚存在具有数据传输时延的容迟网络,使得其中的节点在区块链活动中完全处于劣势。为了解决容迟网络难以部署区块链系统的问题,构建了基于附块和离散令牌协商的区块链交易架构,为非持续连通网络中的节点参与区块链活动提供服务支撑。首先构造了命名为附块的辅助区块,用以作为区分联网和断网时生成的新区块的依据。其次以矿工身份标识和若干随机数为参数,生成具有唯一性和可验证性的离散令牌,用于获取挖矿资质。在此基础上,设计了基于离散令牌的挖矿资质归属算法和分支处理算法,前者避免了PoS(proof of stake)和DPoS(delegated proof of stake)首富作恶问题,后者保证了断网时生成的附链以均等概率追加到主链上。最后设计了附链二次共识方案,解决了断网时生成区块内可能存在的虚假和重复交易问题。理论证明和实验分析表明,提出的架构在可靠性、接受性、交易吞吐量、交易确认时间和分支率等指标上具有一定的优势。

关键词：区块链离散令牌附块附链协商机制容迟网络

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多卷积神经网络的胸部X光片肺结核检测方法

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 246-254页

作者：崔少国解筝宋豪杰重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

由于肺结核病灶区域与正常肺部区域之间的差异微小,导致肺结核疾病难以准确检测。针对此问题,提出了一种基于深度可分离卷积和图卷积相结合的肺结核疾病检测算法。使用深度可分离卷积模块提取图像的局部特征;使用图卷积模块提取图像的... 详细信息

由于肺结核病灶区域与正常肺部区域之间的差异微小,导致肺结核疾病难以准确检测。针对此问题,提出了一种基于深度可分离卷积和图卷积相结合的肺结核疾病检测算法。使用深度可分离卷积模块提取图像的局部特征;使用图卷积模块提取图像的全局特征;通过一个捷径分支操作,将提取的局部特征和全局特征进行融合;将融合后的特征经过线性层输出检测的结果。算法模型在中国广东省深圳市第三医院收集的公开可用的正面胸部X光片数据集上进行了充分的实验与验证。实验结果表明,所提算法模型与基准模型相比,在Accuracy、Precision、Recall和F1-Score四个评价指标上分别提高了2.98、3.23、2.94和3.08个百分点,从而证明了所提方法的有效性。

关键词： X光片深度可分离卷积图卷积网络肺结核检测

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基于问题性质的装配式预制件配送优化算法

控制理论与应用 2024年第2期41卷 283-291页

作者：亓瑞李俊青山东师范大学信息科学与工程学院山东济南250300 聊城大学计算机学院山东聊城252000

在传统建筑业转型升级的背景下,新型建筑工业化推动了装配式建筑的发展.本文针对预制件生产企业物流管理的关键环节进行了研究,考虑异构车辆约束、装载机约束和时间窗约束,以最小化总运输成本为目标,提出了考虑多频次访问特性的车辆调... 详细信息

在传统建筑业转型升级的背景下,新型建筑工业化推动了装配式建筑的发展.本文针对预制件生产企业物流管理的关键环节进行了研究,考虑异构车辆约束、装载机约束和时间窗约束,以最小化总运输成本为目标,提出了考虑多频次访问特性的车辆调度问题,进而设计了一种针对问题特性的混合基因算法.为求解该问题,算法基于问题性质设计了三维编码方式,以增强算法探索解空间的能力;引入基于需求划分的多样性评估模型和自适应调整机制来保持种群多样性;提出了4种不同的邻域策略进一步增强局部搜索能力.最后,在不同规模算例上进行了仿真实验与算法对比,验证了算法的有效性,同时,对车辆购买类型和数量对总物流成本的影响进行了分析.

关键词：异构车辆装配式预制件车辆调度多频访问

基于骨架图与混合注意力的视频行人异常检测方法

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计算机应用 2024年第8期44卷 2551-2557页

作者：刘禹含吉根林张红苹南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院南京210023

近些年,许多利用人体骨架图检测视频异常的研究在描述人体骨架连接强弱时,只考虑到直接相连的节点,关注的运动区域较小且忽略了局部特征,很难准确检测行人异常事件。为解决以上问题,提出一种基于骨架图与混合注意力的视频行人异常检测方... 详细信息

近些年,许多利用人体骨架图检测视频异常的研究在描述人体骨架连接强弱时,只考虑到直接相连的节点,关注的运动区域较小且忽略了局部特征,很难准确检测行人异常事件。为解决以上问题,提出一种基于骨架图与混合注意力的视频行人异常检测方法(PAD-SGMA)。首先,扩展骨架点之间的关联,连接根节点与未直接相连的节点,并划分人体骨架图,获取人体骨架局部特征,在图卷积模块中利用静态全局骨架、局部区域骨架和基于注意的邻接矩阵来捕获层次表示;其次,提出新的时空通道混合注意图卷积网络,增加混合注意力模块,关注空间和通道关系,帮助模型增强区分特征且不同程度地关注每个关节。为了验证所提模型,在大规模的公开标准数据集ShanghaiTech Campus上进行实验,结果表明,与GEPC(Graph Embedded Pose Clustering)相比,PAD-SGMA的AUC(Area Under Curve)提高了0.018。

关键词：视频异常检测深度学习人体骨架图卷积网络注意力

基于双鉴别器和伪视频生成的视频异常检测方法

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计算机科学 2024年第8期51卷 217-223页

作者：郭方圆吉根林南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院南京210023

在无监督的视频异常检测任务中,通常使用深度自编码器在仅包含正常事件的数据集上进行训练,并根据重构(预测)误差来识别异常帧。然而,这种假设在实践中并不总是成立,有时自编码器对异常事件也可以进行很好的重构(预测),从而导致异常的... 详细信息

在无监督的视频异常检测任务中,通常使用深度自编码器在仅包含正常事件的数据集上进行训练,并根据重构(预测)误差来识别异常帧。然而,这种假设在实践中并不总是成立,有时自编码器对异常事件也可以进行很好的重构(预测),从而导致异常的误检测。为了解决这一问题,提出了一种基于双鉴别器和伪视频生成的视频异常检测方法,通过鉴别器和生成器之间的对抗训练来提高生成模型对正常帧的预测能力,并抑制生成模型对伪视频帧的预测能力。此外,在生成模型中引入协调注意力,以进一步提升模型的生成能力。同时,将以往方法中的预测未来帧改为预测中间帧,有利于模型学习前向和后向的运动信息,从而提升模型的检测性能。在公开数据集UCSD Ped2和CUHK Avenue上进行实验,结果表明,AUC值在两个公开数据集上分别达到了98.6%和85.9%,相比其他视频异常检测方法,所提方法可显著提高视频异常检测的性能。

关键词：视频异常检测深度学习生成对抗网络伪视频预测

面向时空轨迹流的共同运动模式分布式挖掘算法

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数据采集与处理 2024年第5期39卷 1163-1181页

作者：余舒鹏吴春雨赵斌吉根林南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院南京210023

从轨迹流中挖掘共同运动模式指在同一时间内发现具有相同运动行为的移动对象群体,在交通物流、疫情防控等方面具有重要意义。然而,现有研究面对大规模轨迹流数据难以做到快速响应。因此,本文首先提出了基于滑动窗口的分布式时空轨迹流... 详细信息

从轨迹流中挖掘共同运动模式指在同一时间内发现具有相同运动行为的移动对象群体,在交通物流、疫情防控等方面具有重要意义。然而,现有研究面对大规模轨迹流数据难以做到快速响应。因此,本文首先提出了基于滑动窗口的分布式时空轨迹流共同运动模式挖掘算法,使用滑动窗口计算模型代替快照计算模型,利用增量式更新代替重新计算,使算法更适用于无界且快速到达的轨迹流数据,在效率和有效性方面呈现更好的性能。其次,针对分布式流处理系统中由于负载不均导致性能下降问题,提出了自适应多级动态数据分发策略,该策略能够适应轨迹流数据的动态变化,实时监测系统负载情况并根据负载不均的程度做出适当调整。最后,基于分布式流处理平台Flink实现了上述功能,并通过真实数据集的实验证明本文提出的算法比基准方法具有更快的响应速度和更低的延迟。

关键词：时空轨迹流共同运动模式分布式系统滑动窗口负载均衡

基于位置增强词向量和GRU-CNN的方面级情感分析模型研究

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计算机工程与应用 2024年第9期60卷 212-218页

作者：陶林娟华庚兴李波华中师范大学计算机学院武汉430079

方面级情感分析旨在判断一段文本中特定方面词的情感倾向,其核心问题是方面词的上下文如何准确表征。与现有研究主要关注注意力机制的改进不同,该文从词语表征和上下文编码模型两个方面进行改进。在词语表征方面,通过BERT模型和位置度... 详细信息

方面级情感分析旨在判断一段文本中特定方面词的情感倾向,其核心问题是方面词的上下文如何准确表征。与现有研究主要关注注意力机制的改进不同,该文从词语表征和上下文编码模型两个方面进行改进。在词语表征方面,通过BERT模型和位置度量公式获得增强的词向量表示;在上下文编码模型方面,使用GRU-CNN网络提取文本语义特征。在SemEval2014 Task4数据集上的实验表明,提出的模型在Restaurant和Laptop领域中的准确率分别达到了85.54%和80.35%,证实了所提出模型的有效性。

关键词：方面级情感分析卷积神经网络预训练词向量位置函数注意力机制