基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块图像分割方法

在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中，乳腺肿块的精确分割至关重要.然而，乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则，使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能，提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方法.首先，提出可分离卷积U-Net模型作为对抗网络中的生成器，以减少参数量和计算量；然后，在判别网络中添加空间自适应归一化层来获取分割掩码中蕴含的语义信息；最后，综合考虑类别不平衡、语义一致性等因素的影响，提出一种融合对抗损失、分割损失和感知损失的混合损失函数以提升模型学习效果.实验结果表明，新方法在INbreast和CBIS-DDSM两个乳腺分割公开数据集中分别取得99.35%和99.72%的准确率，以及81.27%和82.01%的集合相似度，获得优于现有方法的分割性能.     

一种从融合颜色信息和深度信息的PNG文件中提取点云数据的方法

使用微软Kinect体感设备对物体三维信息构建时会产生大量的场景彩色信息和深度信息,可在Open CV框架下将Kinect视场下的信息保存为两张PNG格式的RGB图和深度图,为后续的物体三维构建提供原始的数据信息,这种方法使用比较繁琐。针对此问题提出了一种将颜色信息和深度信息融和到一张PNG文件中,隐藏深度信息到Alpha通道并在OpenFrame Works平台下实现了提取三维点云数据的方法。     

数字图像的二重分块置乱算法

针对数字图像的加密置乱问题,利用将图像连续两次分块并分别执行块置乱和像素置乱的二重操作方法,给出数字图像的二重置乱算法。得到的置乱效果相对于传统的仿射变换,具有密钥数量大、置乱效果好、抗统计分析攻击能力强等特点。有效解决了传统二维仿射变换置乱效果较差、效率低等问题。     

牛病毒性腹泻病原的分子生物学与检测技术研究进展

腹泻是牛群中最常出现的疾病。病毒引起的牛病毒性腹泻是一种传染性腹泻,会给牧场造成巨大的经济损失。目前研究发现,引起牛腹泻的病毒主要有牛轮状病毒(Bovine rotavirus,BRV)、牛冠状病毒(Bovine coronavirus,BCoV)、牛病毒性腹泻病毒(Bovine viral diarrhea virus,BVDV)、牛肠道病毒(Bovine enterovirus,BEnV)等。此外,牛凸隆病毒(Bovine torovirus,BToV)、牛诺如病毒(Bovine norovirus,BNoV)、牛纽布病毒(Bovine nebovirus,BNebV)、牛星状病毒(Bovine astrovirus,BoAstV)及牛嵴病毒(Bovine kobuvirus/aichivirus B,BKoV)也可诱发牛腹泻。随着病原检测技术,尤其是分子检测技术的进步,许多检测方法如IEM、RT-PCR、ELISA和PAGE已用于病毒的检测和疾病诊断。本文结合国内外文献资料,对牛病毒性腹泻的病原分子生物学特征及诊断技术进行概述,以期为牛腹泻的致病原因和检测技术的进一步研究提供基础。     

一种利用Spark-GPU加速 CT图像重建的设计

目的:进一步解决CT图像重建耗时长的问题,实现大批量重建CT图像.方法:利用大数据框架Spark构建GPU集群.首先对加速滤波反投影(FBP)和同时代数迭代重建技术(SART)算法的复杂度进行分析及并行化设计,并比较在GPU和CPU上的运行速度.通过对比耗时选择最佳的计算组合,实现单机GPU加速.通过thunder工具读取批量的投影数据并创建分布式数据集,使用Numba开发CUDA程序并部署在Spark运行.结果:FBP算法运行速度有近40倍的提升,SART算法运行速度有近10倍的提升.结论:Spark和GPU结合能够扩展Spark的性能,突破单机加速瓶颈,大幅提升计算速度,对于不同的图像重建算法均有良好的加速效果,表明Spark-GPU在图像重建方向有良好的应用前景.     

基于深度图像预旋转的手势估计改进方法

基于深度图像的手势估计比人体姿势估计更加困难,部分原因在于算法不能很好地识别同一个手势经旋转后的不同外观样式.提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)推测预旋转角度的手势姿态估计改进方法:先利用自动算法标注的最佳旋转角度来训练CNN;在手势识别之前,用训练好的CNN模型回归计算出应预旋转的角度,然后再对手部深度图像进行旋转;最后采用随机决策森林(Random Decision Forest, RDF)方法对手部像素进行分类,聚类产生出手部关节位置.实验证明该方法可以减少预测的手部关节位置与准确位置之间的误差,手势姿态估计的正确率平均上升了约4.69%.     

基于FPGA实现的Ferguson双三次曲面插值图像缩放算法

图像缩放作为图像处理中重要的一部分,具有广泛的应用领域。随着科技的发展,实际应用中对图像缩放的质量和速度的要求也随之提高。本文首先在Matlab中实现糖尿病视网膜图像的缩放实验,对比验证了Ferguson双三次曲面插值算法在图像缩放细节处理上的优异表现,然后在擅长以纳秒级速度处理并行数据的FPGA硬件平台上实现该算法,达到了良好的图像缩放效果,这有利于医疗图像处理等工程应用与实践。     

"艾云尼"台风移动路径和外围降水诊断分析

利用1°×1°的NCEP FNL全球再分析资料和探空、地面观测等资料,综合分析了环流背景、下垫面及地形对2018年第4号台风"艾云尼"台风异常路径的影响,并对"艾云尼"外围降水的物理量特征进行了诊断分析。结果表明:"艾云尼"具有维持时间长、强度稳定、路径异常等特点,其本体和外围造成的降水均带来较严重的影响;500 hPa北侧最大偏东气流分量与南侧最大偏西气流分量绝对值差以及东西两侧最大南北风速绝对值差对台风转向有一定的指示作用;台风东侧偏南气流为赣州提供了充足的水汽条件,上升运动区、水汽通量散度辐合区与降水分布有较好的对应关系,强中心维持时间与降水量级成正相关。     

基于小波变换技术的煤矿重要信息的网络安全传输与保存技术

为了在网络上安全传输与保存煤矿重要信息,给出了一种把信息隐藏在风景图像中,从而迷惑攻击者的方法。利用小波变换技术把重要信息隐藏在图像中,不改变图像的视觉效果和质量,然后在网络上传输隐藏了信息的图像,并把图像保存在服务器的数据库中。当我们要使用重要信息时,再从这幅图像中提取出来。仿真实验说明该方法是有效的,能在网络上安全传输保存煤矿的重要信息。本文还发现把信息嵌入到载体图像的小波变换后的中频分量中是最佳方案。