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全尺度密集卷积U型网络的视网膜血管分割算法

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计算机工程与设计 2024年第3期45卷 866-873页

作者：夏平何志豪雷帮军彭程王雨蝶三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

针对视网膜图像中血管尺度跨度大、细小血管与背景高度相似导致误分割和未分割等问题,提出一种全尺度密集卷积U型网络的视网膜血管分割方法。为提取更复杂的特征信息,构建级联卷积融合密集块(cascade convolutional fusion dense blocks... 详细信息

针对视网膜图像中血管尺度跨度大、细小血管与背景高度相似导致误分割和未分割等问题,提出一种全尺度密集卷积U型网络的视网膜血管分割方法。为提取更复杂的特征信息,构建级联卷积融合密集块(cascade convolutional fusion dense blocks, CCF-DB)作为U型网络的编解码器用以提取视网膜血管的特征信息;在网络最底端嵌入混合注意力级联卷积密集块(mixed attention cascaded convolutional dense block, MACC-DB),进一步提升感受野,获取更高维的语义特征信息;在模型的解码部分采用全尺度的跳跃连接,捕获不同尺度下的血管特征信息,提升模型的分割精度。实验结果表明,在DRIVE数据集上,相比于U-Net、U-Net3+、SA-Unet、FR-Unet等算法,此算法的AUC值达到了98.26%,准确率为95.82%;在CHASE-DB1数据集上,此算法的AUC值达98.84%,准确率达96.66%。采用此算法进行视网膜血管分割,分割的精度和鲁棒性均有不同程度的提升,对细小血管分割达到了优良的效果。

关键词：医学图像分割深度学习视网膜血管分割全尺度密集卷积编解码结构混合注意力级联卷积

DWDM系统中利用分离色散与增益抑制FWM

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光电子·激光 2024年

作者：王雨行余先伦关莉珍宋锡策闫煜鹏徐升重庆三峡学院计算机科学与工程学院重庆三峡学院电子与信息工程学院

针对密集波分复用系统中四波混频效应会导致系统性能降低，提出一种抑制密集波分复用系统中四波混频效应的方法。该方法首先在不同数据速率的光网络中比较分析三种色散补偿方式，确定分离色散的色散补偿方式，在8信道和16信道的通信系... 详细信息

针对密集波分复用系统中四波混频效应会导致系统性能降低，提出一种抑制密集波分复用系统中四波混频效应的方法。该方法首先在不同数据速率的光网络中比较分析三种色散补偿方式，确定分离色散的色散补偿方式，在8信道和16信道的通信系统中分别对此种色散补偿方式和增益进行分离确定四波混频效应的影响，并在多次分离优化后利用预啁啾进一步抑制四波混频效应，对信道误码率进行数值计算，分析系统性能。结果表明，在8信道和16信道系统中，随着色散与增益分离次数的增加，光纤中的四波混频效应得到了有效的抑制，且在预啁啾情况下四波混频效应降至更低，信道中的最小误码率分别为5.08×10-19和8.77×10-17，可为下一代高容量光纤通信系统的发展提供重要的参考和指导。

关键词：光纤通信四波混频色散增益预啁啾误码率

AMFRel:一种中文电子病历实体关系联合抽取方法

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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第2期38卷 189-197页

作者：余肖生李琳宇周佳伦马洪彬陈鹏三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443000

中文电子病历实体关系抽取是构建医疗知识图谱,服务下游子任务的重要基础。目前,中文电子病例进行实体关系抽取仍存在因医疗文本关系复杂、实体密度大而造成医疗名词识别不准确的问题。针对这一问题,提出了基于对抗学习与多特征融合的... 详细信息

中文电子病历实体关系抽取是构建医疗知识图谱,服务下游子任务的重要基础。目前,中文电子病例进行实体关系抽取仍存在因医疗文本关系复杂、实体密度大而造成医疗名词识别不准确的问题。针对这一问题,提出了基于对抗学习与多特征融合的中文电子病历实体关系联合抽取模型AMFRel(adversarial learning and multi-feature fusion for relation triple extraction),提取电子病历的文本和词性特征,得到融合词性信息的编码向量;利用编码向量联合对抗训练产生的扰动生成对抗样本,抽取句子主语;利用信息融合模块丰富文本结构特征,并根据特定的关系信息抽取出相应的宾语,得到医疗文本的三元组。采用CHIP2020关系抽取数据集和糖尿病数据集进行实验验证,结果显示:AMFRel在CHIP2020关系抽取数据集上的Precision为63.922%,Recall为57.279%,F1值为60.418%;在糖尿病数据集上的Precision、Recall和F1值分别为83.914%,67.021%和74.522%,证明了该模型的三元组抽取性能优于其他基线模型。

关键词：关系抽取联合抽取对抗学习多特征融合关系重叠

Eff-YOLOv7:一种改进YOLOv7算法的安全帽和安全背心目标检测算法

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长江信息通信 2024年第5期37卷 5-9,32页

作者：李文生三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443000

为了解决现有算法对工地场景下安全帽和安全背心检测存在的漏检及小目标检测效果差的问题,设计与实现一种基于改进YOLOv7的安全帽及背心检测算法,记为Eff-YOLOv7。首先算法在特征提取阶段中使用EfficientViT Module来强化图像的信息提取... 详细信息

为了解决现有算法对工地场景下安全帽和安全背心检测存在的漏检及小目标检测效果差的问题,设计与实现一种基于改进YOLOv7的安全帽及背心检测算法,记为Eff-YOLOv7。首先算法在特征提取阶段中使用EfficientViT Module来强化图像的信息提取;在特征融合阶段提出一种融合全局特征与局部信息的特征融合提取块,使得中间层特征图能更好地结合上下文信息;提出一种新的目标边框定位损失ICIoU Loss,更精细地计算预测目标框与真实目标框之间地位置偏差。为了验证算法的有效性,以通用目标检测数据集MS COCO和自建安全帽和安全背心数据集为基础,大量的实验表明改进算法Eff-YOLOv7在两个数据集上的多个指标如mAP0.5和mAP0.5:0.95上相较于YOLOv7算法均有大幅提升,为高精度安全帽和安全背心检测提供了一种新的方法。

关键词： YOLOv7 目标检测 ICIoU 安全帽检测安全背心检测

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具有类不平衡的特征演化流在线学习方法

计算机工程 2024年

作者：陈燕菲刘三民安徽工程大学计算机与信息学院

特征演化流是指特征空间以任意形式动态变化的数据流，其中同时存在数据类别分布不平衡的现象，这给数据流分类任务带来巨大挑战。在线学习是数据流挖掘的有效工具之一，但目前鲜有在线学习框架可同时处理数据流中特征演化和类不平衡问... 详细信息

特征演化流是指特征空间以任意形式动态变化的数据流，其中同时存在数据类别分布不平衡的现象，这给数据流分类任务带来巨大挑战。在线学习是数据流挖掘的有效工具之一，但目前鲜有在线学习框架可同时处理数据流中特征演化和类不平衡问题。因此，本文提出一种具有类不平衡的特征演化流在线学习方法。首先，对实例特征进行划分，并将分类器分别投影至对应特征空间，结合在线被动-主动算法分别训练不同特征空间下的分类器；然后，将代价敏感指标最小化问题融入模型在线优化目标函数中，根据不平衡率定义新的代价敏感因子，动态调整类别权重以解决类不平衡问题；最后，为提高分类器泛化性能，利用变异系数筛选出重要特征，从而对分类器稀疏截断处理。大量仿真实验结果表明，该方法在11个UCI数据集上均获得较高的ACC值、G-mean值和MCC值，分别平均提升约2.1%、5.8%和7.2%，验证了所提方法对特征演化流具有良好的自适应能力，同时能有效处理特征演化流中的类不平衡问题。

关键词：数据流挖掘特征演化类不平衡在线学习代价敏感学习

多尺度非对称卷积的轻量级U2-Net医学影像语义分割模型

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重庆理工大学学报(自然科学) 2024年

作者：孙水发王清华邹耀斌唐庭龙侯斌吴义熔崔文超 1.三峡大学电气与新能源学院 2.杭州师范大学信息科学与技术学院 3.三峡大学计算机与信息学院 4.北京师范大学人文和社会科学高等研究院三峡大学电气与新能源学院杭州师范大学信息科学与技术学院三峡大学计算机与信息学院北京师范大学人文和社会科学高等研究院

在临床上，医学影像语义分割对于医学疾病检测有着重要作用，可以辅助医生更准确地判断患者病情，令医生提供更加具有针对性的治疗方案。基于U2-Net网络结构，设计了一种运行更高效、分割更准确的医学影像语义分割模型；通过多尺度非对... 详细信息

在临床上，医学影像语义分割对于医学疾病检测有着重要作用，可以辅助医生更准确地判断患者病情，令医生提供更加具有针对性的治疗方案。基于U2-Net网络结构，设计了一种运行更高效、分割更准确的医学影像语义分割模型；通过多尺度非对称卷积核代替传统的注意力机制以及降低原U2-Net网络的层数，减少模型参数量；通过改变U2-Net网络连接方式，使用U-Net++网络的跳跃连接方式，使模型在传递特征信息时保持完整性，减少信息损失，并使得分割边缘更加精确且连续；并根据正负样本不均衡和难易不同的问题设计了避免在训练过程中大量简单负样本占据主导地位的二分类交叉熵损失函数(BCE Loss)、更倾向于挖掘前景区域的骰子损失函数 (Dice Loss)以及更偏向于两图的结构相似性的多层级结构相似性损失函数(MS-SSIM Loss)的组合损失函数，用来监督网络优化。实验结果表明，所提算法在DRIVE、STARE数据集上比现有最先进网络模型(SOTA)的F1分数分别提高2.6%、1.4%，在ISIC-2018数据集上比现有最先进网络模型(SOTA)的DSC指标提高2.6%。对分割结果进行可视化后表明，网络在样本较小的情况下可以充分提取样本信息，提高语义分割效果。

关键词：语义分割医学影像非对称卷积核 U2-Net网络

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基于租还车需求影响的共享单车调度问题研究

系统工程理论与实践 2024年第2期44卷 645-660页

作者：崔春生田志勇许洋河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046 北京物资学院信息学院北京101149

当用户前往共享单车站点租车而站点无自行车或用户还车而无空桩时,将发生未满足租车或还车服务,造成经营方收益损失.为了优化服务,以包含停运期和营运期、在停运期进行自行车静态调度的共享单车系统为研究对象,调度成本和未满足服务损... 详细信息

当用户前往共享单车站点租车而站点无自行车或用户还车而无空桩时,将发生未满足租车或还车服务,造成经营方收益损失.为了优化服务,以包含停运期和营运期、在停运期进行自行车静态调度的共享单车系统为研究对象,调度成本和未满足服务损失成本为目标函数,调度卡车启用、旅行路线及站点间车辆调度为决策变量,营运期站点在站自行车数量为状态变量,综合分析调度策略与站点间租还车需求相互作用引发状态变量变化的动态演化过程,分析调度活动的内在逻辑,构建非线性静态调度优化模型,提出一种线性化方法,将其转化为线性规划模型.然后,根据问题特性设计了一种可求解大规模问题的人工蜂群-贪婪算法.最后,应用数值算例对问题性质和算法性能进行分析,结果显示单位租还车损失成本和调度能力对调度优化效果有重要影响,人工蜂群-贪婪算法在求解大规模问题时具有一定优势.研究成果可为共享单车调度提供决策支持.

关键词：共享单车租还车需求静态调度线性化人工蜂群-贪婪算法

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门控卷积和高频特征融合的红外小目标检测

计算机工程与应用 2024年

作者：刘奎唐慧萍苏本跃安庆师范大学计算机与信息学院铜陵学院数学与计算机学院

针对在远距离复杂场景下红外小目标尺寸和形状差异大，检测精度欠佳的问题，提出了一种基于门控卷积和高频特征融合的红外小目标检测模型。首先，为了解决复杂场景下目标尺寸差异的问题，通过在U-Net下采样过程中使用门控快速傅里叶卷积... 详细信息

针对在远距离复杂场景下红外小目标尺寸和形状差异大，检测精度欠佳的问题，提出了一种基于门控卷积和高频特征融合的红外小目标检测模型。首先，为了解决复杂场景下目标尺寸差异的问题，通过在U-Net下采样过程中使用门控快速傅里叶卷积（Gated Fast Fourier Convolution， GFFC）模块提取多尺度的全局和局部特征，为提升模型在不同复杂程度数据集上的训练效果，利用超参数门控调节网络对目标全局和局部特征的权重，平衡网络对全局和局部特征的需求。其次，为解决红外小目标形状差异的问题，采用了高频特征融合（High-frequency Feature Fusion， HFF）模块，进一步提取高频子带特征，增强红外小目标细节纹理信息。最后，在SIRST和IRSTD数据集上的实验结果表明，相比基准方法，提出的方法在两个数据集的评价指标下分别提升了0.83%、0.40%和5.18%、0.23%，证明了该方法的有效性。

关键词：门控快速傅里叶卷积高频特征融合红外小目标检测

香溪河消落带土壤重金属的生态及健康风险评价及预测

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武汉大学学报（理学版） 2024年第1期70卷 87-95页

作者：张家璇鄢文苗毛祥虎靳专胥焘熊彪三峡大学湖北省农田环境监测工程技术研究中心湖北宜昌443002 三峡大学三峡库区生态环境教育部工程研究中心湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002 三峡大学生物与制药学院湖北宜昌443002

采集三峡库区香溪河消落带2020—2022年不同季节、不同高程的土壤样品,测定其中4种重金属元素(Cu、Pb、Cd、Cr)含量,进行生态及健康风险评价。地积累指数结果表明,Cd为研究区域主要污染元素,处于轻度污染等级,其他3种元素处于无污染等... 详细信息

采集三峡库区香溪河消落带2020—2022年不同季节、不同高程的土壤样品,测定其中4种重金属元素(Cu、Pb、Cd、Cr)含量,进行生态及健康风险评价。地积累指数结果表明,Cd为研究区域主要污染元素,处于轻度污染等级,其他3种元素处于无污染等级。潜在生态风险指数结果表明,研究区域整体为轻度生态风险,但在27%的土壤样品中,Cd元素的潜在生态风险指数属于中强度风险。重金属健康风险结果表明,研究区域重金属的非致癌风险与致癌风险均处于可接受水平,儿童的致癌风险高于成人。使用支持向量机(SVM)模型对土壤重金属含量进行基于时间序列和季节变化的定量预测。结果表明:基于时间序列的模拟实验中,SVM对上层土中重金属元素含量的预测较为准确;基于季节变化的模拟实验中,SVM对上、下层土的重金属元素含量均能很好地拟合。

关键词：三峡库区支持向量机消落带重金属预测