基于全卷积网络的左心室射血分数自动检测

提出了一种基于全卷积网络(fully convolutional networks, FCN)的左心室射血分数自动估测的方法.利用全卷积网络对心脏磁共振图像中的左心室进行内轮廓分割,计算心脏左心室在一个心动周期中各时间点的容积,提取左心室舒张末期与收缩末期的容积,最后推导出左心室的射血分数.使用700组图片对全卷积网络进行训练以及440组图片进行测试,并将最后计算结果与美国国立卫生研究院和儿童国家医疗中心提供的射血分数(ejection fraction, EF)金标准进行了对比,计算准确率为89.8%,结果处在合理的误差范围内.     

β级α型λ-Bazilevi函数的对数系数

利用从属关系给出(g(z)/f(z))α的估计,并运用构造一个非负函数和对复变函数模的积分进行估计的方法,研究β级α型λ-Bazilevi函数类B(λ,α,β)的对数系数b_n,得到|b_n|≤(Alog n)/n+B/n+32β/(1-|1-2β|),其中A、B是绝对常数,推广了相关结果.     

某类解析函数的Fekete-Szeg?不等式

单叶函数理论是复分析中的一个重要组成部分,系数估计是单叶函数理论的一个重要的研究领域.Fekete-Szeg?不等式是单叶函数系数估计研究的一个方向,这类问题实质上是对单叶函数的第二项系数和第三项系数之间关系的一个估计.利用分类讨论的方法和分析技巧,研究了某类解析函数的Fekete-Szeg?不等式,获得了准确结果,并推出了一些相关结果.     

Bazilevi函数的对数系数

引进Bazilevi函数的新子类.运用对复变函数模的积分进行估计的方法,对Bazilevi函数的对数系数进行估计,所得结果推广了一些作者的相关结果.     

近于凸函数的新子类

单叶函数论是复分析中的一个重要组成部分,有着极其丰富的研究内容,研究单叶函数一些有趣子族的系数估计、偏差定理及卷积性质是单叶函数理论的一个重要的研究领域,近于凸函数是一类非常重要的单叶函数.引进了近于凸函数的新子类,利用从属关系得到了系数不等式、偏差定理和卷积性质,所得结果推广了一些作者的相关结果 .     

β级α型λ-Bazilievic 函数的对数系数

利用从属关系给出~$\left|\left(g(z)/f(z)\right)^\alpha\right|$ 的估计,并运用构造一个非负函数和对复变函数模的积分进行估计的方法, 对\ $\beta$ 级\ $\alpha$ 型\ $\lambda$-Bazilevi$\check{c}$ 函数类\ $B(\lambda,\alpha,\beta)$的对数系数~$b_n$ 进行研究, 得到~$|b_{n}|\leq A\mathrm{log}n/n+B/n+32\beta/(1-|1-2\beta|)$, 其中~$A,B$ 是绝对常数, 推广了相关结果.