模糊支持向量机在肺结节良恶性分类中的应用

针对传统支持向量机(SVM)对图像中含有的噪声或野值样本的不敏感性问题,提出了一种基于双向隶属度的模糊支持向量机(FSVM)的方法。该方法通过计算样本类中样本与其所属类别和另一类别的中心点之间的距离,得出样本对每一类的隶属度,通过对样本隶属度的分析实现对样本点的分类。将该方法应用于对肺结节良恶性分类试验中,其参数反演结果表明,即使在噪声存在的情况下该方法也能得到较好的分类结果,而且克服了传统方法过拟合的缺点,从而也验证了该方法较强的抗噪能力和较好的分类能力。     

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。     

一种用于肺结节恶性度分类的生成对抗网络

针对肺结节数据集中良恶性样本数比例失衡的问题,首次引入深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)模型,该模型根据输入的肺结节图像,生成与输入图像具有相似纹理特征的肺结节并将生成图像用于训练DCGAN模型.此外,将图像来源分类问题改为图像来源分类和肺结节等级1~5分类问题,从而增强了DCGAN模型的抗噪能力和实现了DCGAN模型对肺结节的等级分类.实验表明,改进的DCGAN中G模型在生成图像时具有良好的抗噪能力且生成图像中大约有90.42%的图像判别为真实图像,D模型对肺结节图像的等级分类具有较好的判别能力且肺结节等级分类准确率为70.89%,肺结节良恶性分类准确率为80.13%.     

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.     

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.     

一种基于改进随机游走的肺结节分割方法

传统的肺结节分割方法无法精确分割出肺结节外部毛刺,并且无法分离出与血管和胸壁相连的肺结节.针对这些问题,提出一种改进的随机游走算法并应用于肺结节的分割中.首先,根据Dirichlet边界条件计算得到的未标记点到标记点的概率值的大小将图像分为目标区域,背景区域和不确定区域,应用欧式距离计算不确定区域中节点与标记点的灰度差异并根据距离的大小将其进行分类.其次,提出了一种两点间抛物线法用于对初始分割结果进行二次分割.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法实现了肺结节的精确分割,提高了计算机辅助诊断对肺结节进行分析和鉴别的精度.     

基于CT图像3D特征的肺结节检测

为了提高肺结节检测的性能,提出一种基于中心点连续性的肺结节检测算法.该算法使用基于简单线性迭代聚类超像素方法分割CT图像,并根据相似度合并超像素,进而得到肺部区域及疑似肺结节区域,降低了疑似肺结节的漏检率.根据各帧CT图像中疑似肺结节区域的中心点偏移程度评价其中心点连续性,最终判断出阳性肺结节.文中的实验数据来自于上海市胸科医院和LIDC数据库.实验结果表明,改进后算法的敏感度达到86.36%,假阳性率为1.76.     

一种新型Mobile Unet网络的肺结节图像分割方法

针对医学图像分辨率小、边缘模糊、感兴趣区域(ROI)边界不明显造成的分割不准确性问题,提出一种新型Mobile Unet网络的肺结节图像分割方法.该方法首先使用MobileNet中bneck模块替换Unet网络的下采样部分,并对输入图像进行特征提取;然后,将下采样提取的特征按照Unet网络连接方式融合到上采样部分;最后...     

基于全局注意力引导的肺结节分割方法

肺结节的精确分割能有效地辅助医生的治疗诊断工作,但由于不同患者所呈现的肺结节病灶形式多种多样,基于传统专家系统和统计学习的方法难以获得准确的肺结节分割结果。针对这种情况,提出一种由全局注意力引导的注意力机制,达到了从一张完整的胸部影像切片中自动定位并分割出肺结节的效果。该方法首先对目标区域进行肺实质分割,再利用区域建议网络（region proposal network,RPN）进一步缩小感兴趣区域,并生成注意力权重图,最后使用融合了残差网络（residual network,ResNet）与卷积长短期记忆网络（convolutional long short-term memory,ConvLSTM）的结构结合注意力权重进行肺结节分割。将所提方法在肺图像数据库联盟（lung image database consortium,LIDC-IDRI）数据集上进行了全面的评估,结果表明,本文方法分割结果的平均dice得分（标准差）为89.97%（8.9%）,具有出色的分割性能,精度相较其他方法取得一定提升。进一步在相同数据集上将所提方法的肺结节分割结果与4位放射科医生的手工标注结果进行了比较,结果表明本文方法的分割结果与医生们的标注结果的一致性达到了85.81%,相较于医生们手工标注之间的一致性高出了3.39%。     

基于深度学习的肺结节识别

针对肺结节识别问题,采用分支结构改进直接型VGG16的深度学习网络结构,并使用迁移训练,减少了网络结构复杂度.结果提高了学习效率,降低了方法对硬件资源的要求,增加了其适用性.通过训练多种网络模型,对比模型特点,调整改进的网络结构实现了对小样本的肺结节识别.在LIDC-IDRI数据集上的结果表明:该方法在保持结构简单、降低硬件资源需求的同时,取得较好的肺结节识别效果.     

基于切削体分解组合策略的工艺特征识别方法

在分析比较现有特征识别方法的基础上,提出一种基于切削体分解组合策略的工艺特征识别方法,以解决计算机辅助工艺设计中设计信息的集成和重用问题.分析了该特征识别方法的基本原理,给出了该方法的整体框架,阐述了切削体的生成、分解、组合、搜索匹配,最终获取工艺特征的特征识别的全部流程;逐步探讨了融合几何、设计信息及工艺设计知识的切...     

基于分形维数特征的肺结节形状建模

针对肺结节形状建模的问题,提出了一种基于复杂网络的分形维数特征的肺结节形状建模的新方法.首先利用形状轮廓上的采样点之间的欧式距离进行网络化建模,然后利用局部二进制模式值对网络进行动态演化,并利用分形维数对复杂网络的复杂性进行分析.相较于传统形状建模方法,本文方法不仅考虑了形状的局部纹理特征,提高了形状发生非刚性形变的抗干扰能力,还不需要对样本形状进行对齐,提高了建模的效率.使用LIDC-IDRI数据库和沈阳盛京医院的CT资料,经仿真实验,结果表明本文方法能够建立表现良好的肺结节形状模型.     

基于关系马尔可夫模型的枚举型缺失值估计

针对数据质量中数据缺失问题,提出了基于关系马尔可夫模型(RMM)的枚举型缺失值估计方法.该方法充分考虑属性间的关联性,将动态属性选择(DAS)方法与RMM结合,最大限度地利用完整数据的信息,提高了该方法的估计能力;利用RMM计算源状态到目的状态的转移概率,采用MaxPost和ProProp 2种缺失值填充方法,对缺失值进行填充.采用公认数据集,进行了对比实验,验证了该方法的有效性和优越性.     

基于K-L变换和支持向量机的三维肺结节识别

针对传统二维结节感兴趣区的特征提取忽略了肺结节在三维空间的细部特征问题,提出了一种基于K-L变换和支持向量机(SVM)的肺结节识别新方法.首先对三维肺结节的几何特征和密度特征进行分析,计算并提取三维特征形成原始特征空间,然后使用K-L变换方法进行原始空间变换,去除特征间相关性,最后采用支持向量机分类方法来进行肺结节识别,并引入ROC曲线对算法性能进行评价.实验针对36组具有临床标注"金标准"的肺部HRCT数据进行,结果表明该方法的识别准确率可以达到94.33%,ROC曲线的Az值为0.94.     

锰结核中^2^3^1Pa分离测定法的研究

着重研究了锰结核样品中Pa的分离条件,建立了~(231)Fa分离的流程。锰结核样品加入示踪剂~(232)U-~(228)Th和~(233)Pa,在 0.05 mol/l HF 存在下用盐酸和硝酸溶解,离心除去不溶残渣,溶解液蒸干用1mol/l HNO_3提取,在pH=7 下使 Fe(OH)_3 沉淀后进行Th-Pa-U 的离子交换色层分离。Pa用 0 mol/l HCl 0.05 mol/l HF 洗脱,洗脱液用0.5 mol/l TTA-苯萃取纯化和制源,比较了~(231)Fa α能谱法和α计数法测试的结果,实测了一个碳酸盐标准样品的~(231)Fa/~(235)U 法年龄为(85±10)×10~3 y与~(230)Th/(234)u法的平均年龄(84±4)×10~3 y 是一致的。Pa的化学回收率为78～86％。     

Characteristics of the Distribution and Control Factors of Polymetallic Nodules in the West Region of CCFZ （China Pioneer Area）

The tectonic setting of the west region of the Reserved Area of the International Seabed Authority is the same as that of China Pioneer Area. They have similar characteristics of topography and nodule distribution. To research and analyse the characteristics and control factors of nodule distribution can help the establishment of a geological model and the assessment of the polymetallic nodule resource. From the year of 1991 till 2000 COMRA (China Ocean Mineral Resource Research and Development Association) carried out phase 1 and 2 of the exploration and resource assessment project of polymetallic nodules in China Pioneer Area. The features of topography and geology, and the distribution of polymetallic nodules and control factors have been clearly understood. The results show that the formation and types and spatial features of abundance and grade of nodules resulted from several factors, the tectonic features (volcanism and faulting)and seafloor topography play an important role in the geological process of the formation of polymetallic nodules.