基于CT深度学习的活动性/非活动性肺结核分类模型构建及验证

目的:评价基于深度学习框架(3D ResNet-50)的肺结核CT辅助诊断模型在活动性/非活动性肺结核鉴别诊断中的临床应用价值。方法:回顾性收集2018年1月至2020年12月期间喀什地区第一人民医院经结核分枝杆菌培养检测并接受胸部高分辨率CT平扫检查的1 940例患者的病例资料，活动性肺结核患者(ATB)960例，非活动性肺结核患者(non-ATB)980例。所有数据以7∶2∶1的比例随机分组，用于训练、验证和测试集，使用3D Nested UNet模型预先分割肺野区域，然后使用3D ResNet-50进行分类，并收集了用于模型外部验证的外部测试集ATB 100例，non-ATB 100例。为了量化评估深度学习模型的性能，绘制ROC曲线，以曲线下面积(AUC)、准确率(ACC)、召回率(Recall)、F1分数(F1 score)作为模型评价指标，并使用类激活图来评估感兴趣的激活区域，最后，将该模型与两位放射科医生的外部测试数据进行了比较。结果:本组ATB患者比非ATB患者年龄大。结果显示ATB患者咳嗽更多，而非ATB患者出现更多胸痛症状，差异有统计学意义(P<0.05)。模型...     

基于自注意力卷积的新冠肺炎CXR图像识别

2019冠状病毒病（COVID-19）是近年来对世界经济发展影响最大的流行病。早期发现是治疗COVID-19患者的关键，而胸片作为一种快速有效的辅助诊断方法被广泛用于实际的医疗案例中。基于深度学习的图像识别方法能更快、更准确地诊断CXR图像，可以取得较好的效果。然而，常见的深度学习模型在对数据进行特征提取时没有针对性。对此，本文提出基于卷积注意力的新冠肺炎图像识别网络，提升对COVID-19阳性样本的敏感性和特异性，并且增加的模型参数量和训练时间可以忽略不计。本文结合VGG16、MobileNet、InceptionV3、ResNet50等经典深度学习网络搭建了卷积注意力模型，并在COVIDRD公开数据库上进行了验证。实验结果表明本文提出的网络架构有效的提升了对新冠肺炎识别的准确性、敏感性和特异性。     

基于深层迁移学习的DR胸片肺结核病灶检测

针对基于传统机器学习方法设计的DR胸片肺结核检测器存在着泛化能力不强,实际检测精度低等问题,提出了一种基于Focal Loss的深度学习检测方法Tuberculosis Neural Net(TBNN).医学图像的特殊性,存在带标注的数据量小导致无法充分训练深层网络模型等问题.该方法利用肺炎和肺结核同为呼吸道感染疾病且在DR胸片上有相似表征的特点,基于迁移学习原理训练特征提取子网络,减少肺结核胸片样本不足对模型训练造成的影响.首先在大型的肺炎胸片数据集上训练特征提取网络,以获取DR图像中丰富的深层图像语义信息,然后使用样本较少的肺结核数据集微调网络参数,并将多层卷积的输出作为TBNN分类子网络的输入,得到基于DR胸片的肺结核病灶检测模型.实验结果表明,该方法生成的检测模型在分类精度和性能上均优于基于传统机器学习的肺结核检测器.在同等训练数据量和训练周期下,模型性能高于其他采用传统数据增强方法的深层网络肺结核检测算法,且能标识病灶区域,准度上有不低于放射科阅片医生的表现.     

基于深度学习的CT影像预测胃癌HER2状态

目的:构建并验证一个深度学习模型，旨在全自动流程地对胃癌病灶进行检出并预测胃癌患者人表皮生长因子受体(HER2)状态。方法:回顾性收集经手术病理证实为胃癌及明确HER2状态的135例胃癌患者CT及临床数据(HER2阴性88例；HER2阳性47例),随机分为训练集(n=95)和验证集(n=40)。基于级联nnUNet神经网络建立胃分割模型和胃癌自动检出模型，选择合适区域，以此建立基于ResNet网络的HER2状态预测模型，并验证模型的预测性能。结果:胃分割模型五折交叉验证的Dice系数为91.4%。胃癌检出模型在训练集和验证集中检出率分别为96.8%和97.5%。HER2预测模型敏感度训练集为78.1%,95%置信区间(CI)(61.2%,88.9%);验证集为71.4%,95%CI (45.4%,88.3%)。特异性训练集为67.9%,95%CI (54.8%,78.6%);验证集为69.2%,95%CI (50.0%,83.5%)。ROC曲线下面积(AUC)训练集为84.0%,95%CI (76.4%,90.7%);验证集为78.6%,95%CI (65.9%,90.0%)。结论:本...     

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。     

基于语义分割的桥梁锈蚀病害识别对比分析

针对桥梁锈蚀数据难获取、锈蚀病害数据集小的问题，基于生成对抗网络(GAN)对桥梁锈蚀数据集进行扩增，并采用IS和K均值聚类算法验证其有效性.采用扩增后的数据集，按4∶1的比例划分为训练集和验证集，分别对U-Net网络和DeepLab-V3+网络进行训练，对比分析2种网络对于锈蚀分割的精度、召回率及F₁分数.结果表明，采用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)生成虚拟数据集的IS值达到2.41,分类肘形图类别数为5,与原数据集吻合，可作为扩增数据集以提升模型泛化性；DeepLab-V3+网络模型在验证集上的精度为0.935,召回率为0.952,F₁分数为0.943,均显著高于U-Net网络模型.DeepLab-V3+网络在点状锈蚀区域连通与分割方面优于U-Net网络，并实现了片状锈蚀区域分割，为桥梁锈蚀精准识别与分割提供了技术支撑.     

一种改进的医疗文本分类模型:LS-GRU

为了帮助低年资医生阅读胸部CT影像，并更加精确高效地为临床医生反馈影像报告结果，提出一种改进GRU深度学习框架LS-GRU，用来解决影像报告文本分类问题，即可以根据影像科医生描述，自动反馈给临床医生诊断建议.数据来源于呼吸科影像报告1168例，选择了两种描述相近的疾病(肺气肿和肺炎)进行分类，其中肺气肿患者报告大约652例，肺炎约516例.分别验证GRU、BiGRU及LSTM等模型，实验结果表明，LS-GRU模型分类更精确，且具有较高的鲁棒性.     

基于注意力机制和双向长短期记忆网络的电能质量扰动识别

提出一种基于深度学习的电能质量扰动信号分类新方法.该方法应用注意力机制和双向长短期记忆网络构建分类模型,并利用Matlab仿真产生训练数据集与验证数据集.考虑了7种常见的复合扰动信号,并将其作为序列数据直接输入到网络中进行训练和验证.实验结果表明,本方法能准确地识别不同的扰动信号,在验证集上模型的识别准确率可以达到99...     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于振动与声音信号深度学习的岩性识别方法

岩性识别对地质勘查和储层评价具有重要意义,科学有效地开展岩性自动识别的相关研究能够有效地为勘查过程提供指导,减少工作的盲目性和冗杂性。针对常见的砂岩地层,选择三类砂岩,基于室内微钻试验台,设计钻杆转速、钻孔深度和钻孔位置三个变量,检测钻进过程中产生的振动和声音特征信号。将采集的振动和声音信号预处理,提高信噪比,生成数据集。将振动和声音的数据集按6∶2∶2的比例划分为训练集、验证集和测试集,之后分别构建二维卷积神经网络和一维卷积神经网络并使用训练集和验证集训练岩性识别模型,最后运用未经训练的测试集验证模型准确率。模型训练完成后,以频谱图为数据集的振动信号识别模型准确率达到95.19%,以梅尔频率倒谱系数为数据集的声音信号识别模型准确率达到73.58%。研究结果表明,不同岩性在钻进过程中产生的振动和声音信号具有不同信号特征,基于振动和声音信号的岩性自动识别方法可以较好地实现几类砂岩的自动识别,这为地质勘查时的岩性自动识别提供了参考与依据。     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

A_5的一类12阶子群的构造

由于有限群的Lagrange定理的逆不成立,因此,n较大时要确定n次交代群An的所有子群或对An阶数的每一个正因数,确定是否存在这个阶数的子群是较困难的问题.文章通过对5-循环置换各次方幂的计算及其研究,构造出了A5的5个12阶子集,并证明了每一个子集都是A5的12阶子群,最后对A5的部分阶的子群做了总结.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

鸡法氏囊病及其防治

报告鸡法氏囊病的流行状况，主要症状，剖检情况及诊断，提出了综合性防治措施。     

圈幂补图的树宽

基于“前沿分支”的观点研究了圈幂补图的树宽，首先确定了它的树宽下界，又给出了达到此下界的标号，从而得到了它的树宽表达式。