一种高度自动化的三维CT数据腰椎分割方法

针对现有分割方法,分别存在无法完全分割、不能适应所有数据或过多的手动干预等局限性问题,提出了一种用于CT图像单节腰椎分割的新方法.首先从CT图像中分割整条脊椎,然后再分别断开单个椎体和椎小关节,从而使待分割的一节腰椎与其他部位分离.利用人造数据和真实数据对本方法进行了评估,结果显示本法可以高度自动化地分割任意单节腰椎.本方法是医生进行辅助诊断的重要方法,在相关领域的研究中具有广泛意义.     

传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询算法

针对感知数据固有的不确定性问题,研究了无线传感器网络中概率Skyline查询的处理与优化技术.首先分析了概率Skyline查询的性质,证明了概率Skyline查询的不可分解性,因而无法直接利用网内计算方法求解;进而提出了无线传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询处理算法(filter basedprobabilisticSkylinequeryprocessingalgorithminWSN,FPSP).FPSP算法将感知数据划分为候选数据、相关数据和无关数据;只需要候选数据和相关数据即可求得概率Skyline查询结果,可以在传感器节点过滤无关数据以避免大量的数据网内传输.仿真实验结果表明,FPSP算法可以有效降低传感器节点的数据传输量,极大地延长了无线传感器网络的使用寿命.     

基于ARM的嵌入式网络平台的设计与实现

从嵌入式系统的发展前景和当前的需求出发,首先对整个嵌入式系统进行了详细的分析和系统设计;然后给出了系统的硬件设计及实现方案;最后介绍了相关软件的设计与实现,其中包括bootloader的修改和Linux的移植.系统为嵌入式网络应用程序的开发提供了一个可扩展的平台.随着嵌入式应用受到越来越多的重视,嵌入式网络平台必将得到更加广阔的应用和发展空间.     

基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法

乳腺肿块检测是防治乳腺癌的有效途径,基于乳腺X射线图像特征模型的极限学习机(ELM)分类算法已被应用于计算机辅助检测乳腺肿块中.针对由于特征间的依赖性导致的ELM学习效率和检测准确度低的问题,提出了基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法.利用影响值选择、序列前向选择和遗传选择等方法进行特征选择,进而利用该结果提高ELM的性能.通过490例来自辽宁省肿瘤医院的乳腺X射线图像的实验表明,基于特征选择ELM的乳腺肿块检测算法能有效提升乳腺肿块检测的效果,其中以遗传选择对ELM性能提升最明显.     

基因调控网络的父节点筛选贝叶斯建模方法

在构建基因调控网络的方法中,贝叶斯网络模型可以直观地表达基因间的调控关系,但在结构学习时的复杂度极高,使得网络建模效率较低且规模有限.因此,本文提出一种基于父节点筛选的贝叶斯网络(parent node screening based Bayesian network, PS-BN)建模方法.PS-BN方法将关联模型与贝叶斯网络模型相结合,在充分利用贝叶斯网络模型结构学习搜索策略的前提下,先基于父节点筛选方法去除部分冗余信息,以达到缩减搜索空间的目的.实验结果表明,与传统的贝叶斯网络模型方法相比,PS-BN方法极大提升了基因调控网络构建效率,同时准确率有所提高.     

基于潜在调控因子筛选的高阶动态贝叶斯建模方法

为了解决目前用于构建基因调控网络的方法中所存在的网络构建准确率低、网络构建时间过长等问题，以及减小网络构建的复杂度，提高网络构建效率，提出了一种基于潜在调控因子筛选的高阶动态贝叶斯网络建模方法(high-order dynamic Bayesian network modeling method based on potential regulatory factor screening, PRS-HO-DBN).该方法将关联模型与高阶动态贝叶斯网络模型相结合，首先利用潜在调控因子筛选的方法在不同的时间延迟下删除与目标基因关联程度较低的基因，保留与目标基因关联程度较高的基因并作为目标基因的潜在调控因子集，以减小搜索空间；然后利用高阶动态贝叶斯模型进行结构学习，以提高网络构建的精确率.与其他的网络构建模型方法相比，该方法可以极大地缩短网络构建的时间，提升效率和精确度.