南海海底矿物资源开发前景

随着陆地矿产资源的不断使用变少,海底矿物资源将成为社会经济发展和现代化建设的优质接替资源。为实现海洋强国战略,加快南海海底矿物资源的开发利用,亟需对海底的矿物资源重新评价。本文综合分析多年地质调查数据和近年来的重要研究进展,结合近年来载人潜器和ROV调查成果,梳理了南海海底矿物资源研究现状,研究南海海域锰结核、富钴结壳、多金属硫化物、富稀土沉积物、砂矿等类型资源的矿物特征和分布规律,评价多类型矿物的成矿远景,并总结分析南海海底矿物资源开发中可能存在的问题,以指导我国南海海底矿物资源潜力研究和满足勘探开发前景分析的迫切需求,并为南海海底矿物资源的开发和决策提供依据。     

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.     

基于区域建议网络的肺结节检测及其去假阳性

如今,基于深度学习的肺结节检测技术不断发展,在辅助医生进行肺结节检查的任务中极大提升了肺结节的检出率和诊断的准确率。本文采用了深度学习技术,提出了一种基于RPN网络结构的肺结节检测方法。针对肺结节的去假阳性阶段,本文将多个分类网络进行了性能对比。本文在Faster R-CNN网络上进行改进,使用Squeeze-and-Excitation（SE）结构以及ResNeXt的残差块构成特征提取模块,再结合UNet++网络结构,输出多个尺度的结果。最后将多尺度结果应用在3D RPN候选检测网络和R-CNN网络上,得到了灵敏度较高,假阳率更低的候选结节检测网络。在去假阳性结节网络阶段,本文用3D DCNN网络对候选肺结节进行假阳性的筛除,有效去除了部分假阳性肺结节,提升了多个FP/scan检查点的灵敏度。本文的网络最终得出灵敏度98.8%@8FPs,Competition Performance Metric（CPM）达到0.879。在去假阳性结节方面,本文验证了3D DCNN网络在几个网络中能够取得最好的效果,达到了15.6%的去假阳率。总的来说,本文的候选结节网络进一步提升了检测的灵敏度,网络模型达到了较好的检测效果。在去假阳性网络方面,得出3D DCNN作为去假阳性网络具有比其它一些网络模型更好的效果。     

用于计算机辅助诊断的肺实质自动分割方法

在肺结节的计算机辅助诊断过程中,肺实质的分割是关键的步骤。传统的肺部分割方法都是基于肺实质与周围组织对X线的衰减强度不同而进行的。这些方法对正常的肺部能得到理想的结果,但当肺部存在肺结节等异常征象时,这些方法会出现错误。该文提出了一套完整肺实质分割流程,首先用阈值法和边界跟踪算法得到初始的肺部轮廓,然后提出一种新的基于计算局部二维凸包的方法对原始的肺部轮廓进行修正。该算法能将与肺部周围组织相连的肺结节包括在肺实质中,从而在肺部存在与胸膜相连的结节的情况下也能得到满意的分割结果。采用该算法对6个病人的约400张肺部CT图像进行了肺实质提取,实验结果显示:该算法对正常和异常征象的肺部CT图像进行分割的正确率均能达到83%以上,为肺结节的计算机诊断提供了良好的条件。     

基于深度信念网络的肺结节良恶性分类

肺结节的良恶性分类是计算机辅助诊断系统中最重要的部分,目前常用的分类方法有分类精度低、假阳性高等问题。针对上述问题,把深度信念网络(DBN)引入肺结节的良恶性诊断过程中,提出自定义的DBN分类算法。首先从不同的角度提取肺结节特征,并形成特征向量。然后根据提取的特征对三个隐藏层的节点数进行分析;并构建了一个5层深度信念网络。最终使用训练样本对DBN进行训练;并输出网络的测试结果。对175个病例进行试验,结果表明:算法的分类精度、敏感性和特异性分别为95.3%,92.5%和93.2%,ROC曲线下面积为0.921。与传统算法相比有更好的分类效果,可以给医生提供客观的辅助诊断。     

东太平洋多金属结核U、Th同位素深度分布特征与生长速率

研究了东太平洋多金属结核中Ｕ、Ｔｈ同位素的深度分布与生长速率。表明,东太平洋多金属结核中的＾２３４Ｕ／＾２３８Ｕ）Ａ．Ｒ．与海水接近,证实了Ｕ的海水来源;２３４Ｕ及２３８Ｕ的活度并不随深度增加而减小,而是在次表层和更深层出现极大值。２３６７站核中＾２３２Ｔｈ的活度在次表层有最大值,之后随深度的增加而降低,反映了结核生长过程中成岩作用的影响;１７９７站南结核中＾２３２Ｔｈ表层有最大值,其它各层的变化     

冷却方式和时效时间对Fe-19%Mn合金阻尼性能的影响

通过对比固溶+水冷和固溶+空冷两种工艺处理后Fe-19%Mn合金的时效阻尼,分析了ε马氏体、淬火空位和间隙原子对其阻尼性能的影响。实验表明:水冷试样组织中,虽然ε马氏体含量较高,但较高的空位浓度导致其阻尼性能在时效前和空冷处理时相差不大。在20 min时效时,水冷试样空位的减少使其阻尼性能提高;但随着时效时间的继续延长,其阻尼下降更快。由于间隙原子一直向不全位错处扩散,空冷试样在时效过程中阻尼性能一直下降。     

Seasonal release of Fe and Mn at the sediment-water interface in Aha Lake

The release of various harmful and poisonous elements from sediments to overlying water via pore water is one of the geochemical processes influencing and restricting the water quality of lakes. It is important for protecting and managing freshwater lakes to uncover and recognize the basic features and forming mechanism of this process. Iron     

多重分形及其良恶性肺结节的识别

采用多重分形谱对肺部CT图像特征进行分析.多重分形谱参数可以分层次地刻画空间内部的精细结构,突出异常局部变化特征,获得更多、更准确的特征信息.从复杂的肺部CT图像数据中选出了具有明显个性特征的区域,与分形维数相结合可进一步对良恶性肺结节进行分类.结果表明,同分形维数方法相比,多重分形的奇异谱函数可以提供更多的信息,有效地克服了分形维数相同情况下不同肺结节无法区分的困难,使肺实质组织中的肺结节特征提取更符合实际情况.