深度学习技术在PET/CT医学影像中的应用综述

医学影像技术为临床诊断提供了丰富信息,利用深度学习技术对医学图像进行分析和处理,取得了良好效果。PET/CT作为一种新兴的诊断技术,同时具备PET和CT的功能与特征,对癌症早期诊断具有重要指导意义,但是PET/CT的双模态特征,使传统的用于处理单模态影像的深度学习模型,不能直接应用于PET/CT的图像处理。PET/CT双模态数据的深度学习模型,成为本领域的研究热点。     

基于空间自注意力机制和深度特征重建的脑MR图像分割方法

准确分割核磁共振(magnetic resonance, MR)图像中的脑组织是临床诊断、手术计划和辅助治疗的关键步骤.深度学习在各种图像分割任务中表现出巨大潜力，现有模型没有一种有效方法汇总远距离像素间的关系.在网络解码阶段不能很好地融合不同层级的特征，导致无法准确定位.为克服上述问题，本文提出一种基于空间自注意力机制和深度特征重建的脑MR图像分割方法，构建了一个可以融合3维信息的2D模型，可快速准确对3D结构图像进行密集预测.在MRBrainS13数据集和IBSR数据集上进行充分地实验研究，结果表明本文方法在3D多模态和单模态脑MR图像分割方面优于目前的2D模型，运算和推理时间相比3D模型小很多，性能却十分接近.     

基于多模态学习的深度玻尔兹曼机分析微博用户的心理压力

提出了利用基于多模态学习的深度玻尔兹曼机模型(DBM)对微博图片和文本数据进行处理和分析,在模型中可以实现文本和图片的低层次特征向稀疏高层次抽象特征的转变,最后用一个联合层表示来自2种不同模态数据的融合特征.此外,该模型发现2种不同模态数据的输入特征处在低层次时是高度非线性的.实验结果证明了本文所提出方法的有效性.     

基于生成对抗网络的肺结节良恶性诊断算法

针对实性肺结节CT影像数据量少、人工标注耗时耗力等问题,提出一种结合生成对抗网络和集成学习的实性肺结节良恶性计算机辅助诊断方法.首先,使用基于梯度惩罚的生成对抗网络对肺结节CT影像数据集进行扩充,缓解由数据量少、样本类别不均衡导致的模型过拟合.然后,利用卷积神经网络进行CT影像特征提取,并通过主成分分析对深度特征进行降维.最后,联合CT图像特征和有效临床信息,采用集成学习方法构建分类模型预测实性肺结节良恶性.基于多中心临床数据分析表明,相比于传统卷积神经网络模型,所提出方法有更好的预测性能.     

深度学习的研究与发展

针对以往浅层学习对特征表达能力不足和特征维度过多导致的维数灾难等现象,深度学习通过所特有的层次结构和其能够从低等级特征中提取高等级特征很好地解决了这些问题,并给人工智能带来了新的希望.首先介绍了深度学习的发展历程,并介绍了基于restricted boltzmann machines(RBM)、auto encoder(AE)和convolutional neural networks(CNN)的deep belief networks(DBN)、deep boltzmann machine(DBM)和stacked auto encoders(SAE)等深度模型.其次,对近几年深度学习在语音识别、计算机视觉、自然语言处理以及信息检索等方面的应用的介绍,说明了深度学习结构在相比较于其他结构的优越性和在不同任务上更好的适应性.最后通过对现有的深度学习在在线学习能力、大数据上和深度结构模型的改进上的思考和总结,展望了今后深度学习的发展方向.     

基于ResNet模型的甲状腺SPECT影像诊断

为了降低医生利用SPECT影像对甲状腺疾病进行临床诊断时的误诊率,提高深度学习算法在核医学影像辅助诊断中识别交叉影像特征的准确率,提出了基于ResNet模型的甲状腺SPECT影像诊断方法。利用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)和高分辨率生成对抗网络(SRGAN)生成影像并提高分辨率,弥补训练数据的不足。同时,将残差块输出信息加上具有交叉特征影像信息的x_i,在保留已学习影像特征的基础上增加对交叉特征的学习,改进了模型。对于交叉影像特征,使用交叉训练集对经过单一特征影像训练完成的改进ResNet神经网络模型进行再训练。实验结果表明,经过100轮迭代,交叉训练集训练的改进ResNet神经网络模型验证精度高达0.963 3,验证损失降到0.118 7,并趋于稳定;识别结果,召回率、精确率、特异度和F_1分数都在93.8%以上。经过改进的神经网络模型和新的训练方法对甲状腺SPECT影像表现出的典型症状识别率较高,优于其他基于卷积神经网络(CNN)的方法,对临床影像诊断具有参考价值。     

深度学习在轴承故障诊断领域的应用研究

深度学习具有强大的学习能力和特征分类能力,能够在海量、多源和高维测量数据中进行特征提取,具有不依赖人工干预而进行模型诊断和泛化的能力,广泛应用于设备故障诊断领域。阐述了深度学习的典型模型:深度置信网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)和自编码器(AE),重点论述了深度学习在轴承故障诊断领域的应用进展。最后讨论了深度学习在轴承故障诊断领域所存在的问题及发展趋势。     

基于知识蒸馏与ResNet的声纹识别

针对声纹识别领域中存在信道失配与对短语音或噪声条件下声纹特征获取不完全的问题,提出一种将传统方法与深度学习相结合,以I-Vector模型作为教师模型对学生模型ResNet进行知识蒸馏。构建基于度量学习的ResNet网络,引入注意力统计池化层,捕获并强调声纹特征的重要信息,提高声纹特征的可区分性。设计联合训练损失函数,将均方根误差(MSE,mean square error)与基于度量学习的损失相结合,降低计算复杂度,增强模型学习能力。最后,利用训练完成的模型进行声纹识别测试,并与多种深度学习方法下的声纹识别模型比较,等错误率(EER,equal error rate)至少降低了8%,等错误率达到了3.229%,表明该模型能够更有效地进行声纹识别。     

语义匹配性及刺激间隔对视听双模态脑控字符输入系统的影响

近年来,基于事件相关电位(ERP)的脑控字符输入系统的研究越来越多,视觉与听觉的多模态刺激范式作为一种新型的复合刺激越来越受到关注.然而,研究视听双模态刺激的脑控字符输入系统性能因素的文章却很少报道.本研究旨在初步探究视听觉刺激的语义匹配性以及刺激间隔(SOA)对视听双模态脑控字符输入系统的影响.为此,本研究设计了语义匹配、语义失配两种刺激范式,每种范式又设置两种不同的刺激间隔(200,ms或400,ms).10名健康被试参与了本实验,通过对比事件相关电位特征、可分性及分类正确率发现视听觉匹配性、刺激间隔以及两者交互作用对非目标刺激大脑反应、目标刺激大脑反应及其可分性都有显著性影响,且视听觉的匹配性对视听联合脑控字符输入系统分类正确率影响显著,但是不同刺激间隔脑机接口分类正确率之间并无显著性差异.本研究的结果能够为基于双模态刺激脑控字符输入系统的范式选择和优化提供一定的指导意见.     

基于双向长短时记忆模型的中文分词方法

中文分词是中文自然语言处理中的关键基础技术之一.目前,传统分词算法依赖于特征工程,而验证特征的有效性需要大量的工作.基于神经网络的深度学习算法的兴起使得模型自动学习特征成为可能.文中基于深度学习中的双向长短时记忆(BLSTM)神经网络模型对中文分词进行了研究.首先从大规模语料中学习中文字的语义向量,再将字向量应用于BLSTM模型实现分词,并在简体中文数据集(PKU、MSRA、CTB)和繁体中文数据集(HKCity U)等数据集上进行了实验.实验表明,在不依赖特征工程的情况下,基于BLSTM的中文分词方法仍可取得很好的效果.