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基于改进U-Net的下肢骨骼CT图像分割

计算机系统应用 2022年第10期31卷 134-141页

作者：刘金辉童晶倪佳佳黎学飞张旭河海大学信息学部物联网工程学院常州213022

针对骨骼CT图像对比度较低、特征不明显、现有算法对骨骼特征提取不充分的问题,本文提出了一种基于U-Net的改进网络来实现骨骼数据的精确分割.在网络编码阶段,使用密集连接的空洞卷积模块加强骨骼特征的提取;在网络解码阶段,使用结合注... 详细信息

针对骨骼CT图像对比度较低、特征不明显、现有算法对骨骼特征提取不充分的问题,本文提出了一种基于U-Net的改进网络来实现骨骼数据的精确分割.在网络编码阶段,使用密集连接的空洞卷积模块加强骨骼特征的提取;在网络解码阶段,使用结合注意力机制的融合模块充分利用空间信息与语义信息,改善骨骼信息丢失的问题.改进算法在人体下肢骨骼CT数据集中Dice系数达89.44%,IoU系数达80.55%.与U-Net模型相比,Dice系数提高了5.1%,IoU系数提高了7.63%.实验结果表明,提出的优化算法对下肢骨骼CT图像可以达到精确分割的效果,对骨科疾病的治疗与术前规划提供了参考.

关键词： U-Net 骨骼分割空间注意力通道注意力特征融合语义分割注意力机制

三维荧光光谱结合平行因子及神经网络对清香型白酒的年份鉴别

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光谱学与光谱分析 2015年第9期35卷 2573-2577页

作者：朱焯炜阙立志陈国庆徐瑞煜朱拓江南大学理学院江苏无锡214122 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 河海大学能源与电气学院江苏南京210098

以某清香型白酒为研究对象,将三维荧光光谱技术与平行因子分析方法(parallel factor analysis,PARAFAC)、BP神经网络结合,建立清香型白酒年份鉴别模型。首先,利用FLS920全功能型荧光光谱仪测量获得不同年份白酒的三维荧光光谱数据,对激... 详细信息

以某清香型白酒为研究对象,将三维荧光光谱技术与平行因子分析方法(parallel factor analysis,PARAFAC)、BP神经网络结合,建立清香型白酒年份鉴别模型。首先,利用FLS920全功能型荧光光谱仪测量获得不同年份白酒的三维荧光光谱数据,对激发发射三维矩阵进行三线性分解,得到四个主成分对应的浓度得分和激发-发射光谱轮廓图。将这4个浓度得分作为BP神经网络的输入,建立10,20和30年份白酒的鉴别模型。随机选取每个年份的10个样本,共30个样本组成测试集,剩余的90个白酒样本组成训练集建立训练模型。据此对未知样品进行预测,其预测正确率分别为90%,100%和100%。同时将该方法与多维偏最小二乘判别分析法(multi-way partial least squares discriminant analysis,NPLS-DA)进行了比较。研究结果表明:平行因子结合神经网络的判别模型具有更强的预测能力,该方法能够有效提取年份白酒的特征光谱信息,同时又降低了神经网络输入变量的维数,取得较好的鉴别效果。

关键词：年份鉴别三维荧光光谱平行因子神经网络

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DVC中基于块小波变换的边信息生成算法

计算机工程与应用 2014年第12期50卷 180-183,197页

作者：孟祯琪朱金秀朱顺五河海大学物联网工程学院江苏常州213022

在运动补偿内插生成的初始边信息基础上,根据图像的时空相关性,自适应地判断块小波变换方式,传送不同地小波系数辅助解码端生成边信息。实验结果表明,对于不同的视频序列,该算法在一定程度上能有效改进边信息的生成质量。

关键词：分布式视频编码时空相关性小波变换边信息

基于无监督栈式降噪自编码网络的显著性检测算法

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电子学报 2019年第4期47卷 871-879页

作者：李庆武马云鹏周亚琴邢俊河海大学物联网工程学院江苏常州213022 常州市传感网与环境感知重点实验室江苏常州213022

针对现有的显著性检测算法检测目标类型单一、通用性差的问题,提出一种基于无监督栈式降噪自编码网络的显著性检测算法.该算法利用无监督栈式降噪自编码网络(Stacked Denoising Auto Encoder,SDAE)在多个尺度对原始图像进行稀疏重构,将... 详细信息

针对现有的显著性检测算法检测目标类型单一、通用性差的问题,提出一种基于无监督栈式降噪自编码网络的显著性检测算法.该算法利用无监督栈式降噪自编码网络(Stacked Denoising Auto Encoder,SDAE)在多个尺度对原始图像进行稀疏重构,将原始图像与SDAE网络重构图像之间的差作为显著图,二值化后的显著图作为显著性目标检测结果.在SDAE网络训练过程中,将原始图像作为原始数据,网络重构的图像作为观察数据.为了提升网络训练效率,首先利用无监督逐层贪婪方法训练同结构的深度信念网络(Deep Belief Network,DBN),将训练得到的DBN网络参数设为SDAE网络的初始参数,再计算原始数据与观察数据之间的互信息作为网络收敛代价,利用反向传播进行网络参数微调.实验表明,该网络模型可以完成多类型目标的显著性检测,具有通用性好,准确度高等优点.

关键词：显著性检测无监督网络栈式降噪自编码深度信念网络互信息

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结合位姿约束与轨迹寻优的人体姿态估计

光学精密工程 2017年第4期25卷 1060-1069页

作者：李庆武席淑雅王恬马云鹏周亮基河海大学物联网工程学院江苏常州213022 常州市传感网与环境感知重点实验室江苏常州213022

基于混合部件模型的人体姿态估计方法忽视了人体结构的对称位姿约束关系,从而导致对称部件容易被重复检测、人体姿态估计准确率较低,为此,提出一种基于位姿约束与轨迹寻优的姿态估计新方法。首先估计人体单部件和对称部件在单帧图像中... 详细信息

基于混合部件模型的人体姿态估计方法忽视了人体结构的对称位姿约束关系,从而导致对称部件容易被重复检测、人体姿态估计准确率较低,为此,提出一种基于位姿约束与轨迹寻优的姿态估计新方法。首先估计人体单部件和对称部件在单帧图像中的多个合理位置,利用对称部件之间的位姿约束关系构建标识部件。然后根据单部件和标识部件各自的目标优化函数,通过动态规划算法反复迭代获得初始轨迹候选集,再结合轨迹的全局特征剔除检测得分较低的运动轨迹。最后引入树形合约模型,联系时空上下文信息,准确求解出视频序列光滑且兼容的最优轨迹。在N-best、Outdoor Pose和Scene数据集中的实验结果表明,对于存在背景复杂、运动模糊、部件遮挡等问题的视频序列中,该方法平均姿态估计准确率达87%以上,有效减少了对称部件的误判,提高了视频中人体姿态估计的准确率。

关键词：人体姿态估计混合部件模型位姿约束最优轨迹

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基于双目视觉的显著性目标检测方法

光学学报 2018年第3期38卷 324-336页

作者：李庆武周亚琴马云鹏邢俊许金鑫河海大学物联网工程学院江苏常州213022 常州市传感网与环境感知重点实验室江苏常州213022

针对现有的显著性目标检测算法在受到相似背景干扰时,易出现目标检测准确度低、稳定性差的问题,提出一种基于双目视觉的显著性目标检测方法。受人眼视觉特性启发,将双目视觉模型感知的深度信息作为显著性特征与多特征聚类分割结果进行... 详细信息

针对现有的显著性目标检测算法在受到相似背景干扰时,易出现目标检测准确度低、稳定性差的问题,提出一种基于双目视觉的显著性目标检测方法。受人眼视觉特性启发,将双目视觉模型感知的深度信息作为显著性特征与多特征聚类分割结果进行协同处理,定量分析图像区域级的深度显著性,再将全局显著性与区域深度显著性进行加权融合,突出目标区域,根据融合结果的区域分布进行背景抑制,完成显著性目标的检测。实验结果表明,与现有的显著性目标检测算法相比,该算法有效地抑制了相似背景的干扰,并且准确度高、稳定性好。

关键词：图像处理目标检测双目视觉多特征融合区域分割视觉显著性

基于术中X线片的髓内钉远端孔深度学习定位方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第8期35卷 1206-1215页

作者：王菲蒋俊锋邓子越陈亮黄瑞陈正鸣何坤金姚庆强杨光辉河海大学物联网工程学院常州213000 河海大学计算机信息学院南京210000 常州锦瑟医疗信息科技有限公司常州213000 南京医科大学附属南京医院南京210006 溧阳市人民医院常州213300

通过深度特征提取与髓内钉孔轴线深度回归,基于术中2张不同角度X线片,提出一种精准定位髓内钉远端孔的方法.首先通过目标检测算法提取X线片中的髓内钉轮廓,使用深度神经网络预测远端孔轴线在二维成像平面中的投影;然后根据双平面相交的... 详细信息

通过深度特征提取与髓内钉孔轴线深度回归,基于术中2张不同角度X线片,提出一种精准定位髓内钉远端孔的方法.首先通过目标检测算法提取X线片中的髓内钉轮廓,使用深度神经网络预测远端孔轴线在二维成像平面中的投影;然后根据双平面相交的方法,初步确定远端孔的空间位姿;最后利用髓内钉轮廓信息,使用协方差矩阵自适应进化策略算法进行位姿迭代修正.将所提方法计算得到的远端孔轴线与真实远端孔轴线进行比较的实验结果表明,在模拟环境中,两轴线平均距离误差为0.34 mm,平均角度误差为0.35°;在临床环境中,两轴线平均距离误差为0.68 mm,平均角度误差为0.72°.该方法能够满足髓内钉手术中远端孔精准定位的临床需求,可有效地提高髓内钉远端锁钉术中定位效率.

关键词：计算机辅助手术导航交锁髓内钉远端铰锁孔定位 X线片深度回归

基于三周期极小曲面的三维打印全接触鞋垫建模方法

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计算机与现代化 2021年第5期 13-19页

作者：江超群童晶郭明灯陆荣杰陈正鸣河海大学信息学部物联网工程学院江苏常州213022

全接触鞋垫可以降低足底峰值压力来改善和预防糖尿病足群体的神经性溃疡症状,传统全接触鞋垫设计方法操作复杂,本文提出一种新颖的基于三周期极小曲面(TPMS)的三维打印全接触鞋垫建模方法。通过数据采集、全接触模型构建、模型多孔化3... 详细信息

全接触鞋垫可以降低足底峰值压力来改善和预防糖尿病足群体的神经性溃疡症状,传统全接触鞋垫设计方法操作复杂,本文提出一种新颖的基于三周期极小曲面(TPMS)的三维打印全接触鞋垫建模方法。通过数据采集、全接触模型构建、模型多孔化3个步骤构建基于TPMS结构的全接触鞋垫,使用三维打印技术生产。首先采集用户脚部模型和目标鞋垫模型。然后通过拉普拉斯变形算法将预制鞋垫模型的下边缘逼近扫描鞋垫,并调整预制鞋垫模型上表面到接近脚底曲面构造出全接触鞋垫模型。最后使用基于Marching Cubes方法的网格重建方法将全接触鞋垫重建为基于TPMS结构的网格模型。实验验证了本文提出的方法可以设计出具有减轻足底峰值压力能力的全接触鞋垫。

关键词：三周期极小曲面全接触鞋垫三维打印三维建模

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一种可供识别和溯源的印章图像核验系统

计算机与现代化 2022年第5期 102-107页

作者：蔡旖旎陈正鸣倪佳佳河海大学信息学部物联网工程学院江苏常州213022

针对现代企业实体印章的管理和印章图像核验过程中存在的问题,设计一款面向企业智能印章图像的管理和核验系统,多方位、全流程辅助管理和识别印章。该印章核验系统使用基于深度残差网络的章型识别方法,简化特征提取的过程,有较好的章型... 详细信息

针对现代企业实体印章的管理和印章图像核验过程中存在的问题,设计一款面向企业智能印章图像的管理和核验系统,多方位、全流程辅助管理和识别印章。该印章核验系统使用基于深度残差网络的章型识别方法,简化特征提取的过程,有较好的章型识别准确率;引入基于孪生神经网络的印章图像溯源方法,能够利用印章图像追溯到具体的某次盖章行为,从而判别印文的真伪性;同时建立智能印章的管控系统,通过系统管控智能印章并记录盖章行为。实验结果表明,该系统能基本满足移动端对智能印章的管控、识别、溯源要求,可提供良好的使用体验。

关键词：神经网络印章印文自动识别