基于超声影像的甲状腺结节智能分割算法

基于超声影像对甲状腺结节进行精准分割,可以得到病变区域的生理参数信息,从而对甲状腺结节的早期筛查和诊断定性.为实现甲状腺结节的精准分割,提出了一种基于Transformer编码的多层次特征融合网络.针对不同患者的甲状腺结节大小和其在甲状腺超声图像中所处的位置均存在较大差异的特点,该模型以Transformer结构作为特...     

基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割

针对传统乳腺超声影像分割算法存在准确率低、精度低且耗时长等问题,提出基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割算法。首先预处理图像,采用深度多示例学习方法检测病变图像块,删除正常图像块。然后对乳腺超声影像数据集扩增处理,用于神经网络训练。其次构建残差卷积神经网络模型,设计残差学习单元,结合扩增数据集形成特征映射,采用softmax函数训练网络并进行特征块判断,并结合阈值设置实现三维乳腺超声影像自适应分割。实验结果表明,该算法能更细致地完成图像分割,算法平均运行耗时为52.3 s,图像分割精度为95.5%,且F1分数值高,整体性能佳,为卷积神经网络分割应用提供参考。     

基于多层级跨模态特征融合的深度图重建算法

针对稀疏深度图像的重建问题,提出了一种基于深度学习的多层级跨模态特征融合的深度图重建算法.利用卷积神经网络对彩色信息和稀疏深度信息分别编码并在多个尺度下进行自适应融合,在解码阶段通过残差学习进一步细化重建结果.模型通过复用深度编码支路的短路连接引导特征上采样,输出初始深度图,同时复用彩色编码支路提取的丰富语义特征,将多个尺度下输出的上采样特征图进行金字塔迭代上采样,进而学习与最终重建结果的残差,提高了重建结果的质量.在NYU-Depth-v2和KITTI数据集上的实验结果表明：本文方法与现有的主流方法相比,具有较好的深度图重建性能,同时在视觉比较上生成了更为锐利的深度边界.     

基于改进非局部注意力模块的非侵入负荷辩识

针对目前基于深度学习的非侵入式负荷辩识领域中存在的模型复杂度高、参数量大及获取长距离特征间依赖关系的能力弱等问题,提出一种基于注意力机制的轻量级负荷辨识模型．该模型以低时间维度的设备电流信息为输入,通过引入改进非局部注意力模块建模不同时间电流的特征关系,建立轻量级的时间残差卷积神经网络．在公开PLAID(即插设备标识数据集)和WHITED(全球家庭和工业瞬态能源数据集)上的实验表明：在设备识别率分别达到97.32%和99.32%的情况下,模型的计算量低至4×10⁵,且模型的参数量小于5.2×10⁴.     

基于并联卷积神经网络的运动模糊去除模型

为了提取丰富的图像特征,提出了一种并联卷积神经网络模型．核心支路采用改进级联编解码器模块,在传统编码器路径中引入通道注意机制和塔式空洞卷积模块提取丰富的上下文信息,在模块间引入跳跃连接,以保留图像细节．并行支路采用基于塔式空洞卷积模块的改进递归残差组,在提取充足空间细节信息的同时能够将特征传递到网络深处,保存图像的精细纹理．最后在GoPro数据集和Kohler数据集上评估模型的性能．从实验结果可以看出该模型在主客观评价上都表现良好．     

基于多尺度残差的数字图像超分辨率重建算法

针对目前数字图像采集传输过程中因受环境干扰出现低像素的图像,导致图像重建效果较差的问题,提出了基于多尺度残差的数字图像超分辨率重建算法。首先,采用双边滤波算法完成数字图像的去雾处理;其次,分类数字图像的亮度特征信息和色彩信息,采用距离阈值去噪方法分别对其进行去噪处理;并且设置多个尺寸的卷积核,将其引入图像特征提取过程中,获取数字图像特征,对其展开反向投影操作,在残差学习思想的基础上连接升采样和降采样过程提取的特征,实现数字图像超分辨率重建。实验结果表明,所提算法对图像重建的结构相似度高、峰值信噪比(PSNR:Peak Signal-to-Noise Ratio)高、重建效果好。     

基于深度残差循环神经网络的序列推荐模型

为解决基于RNN(Recurrent Neural Network)的序列推荐模型在处理长序列时易出现梯度消失或爆炸从而导致推荐模型训练过程不稳定问题,在传统门控循环单元(GRU:Gated Recurrent Unit)基础上,引入了残差连接、层归一化以及前馈神经网络等模块,提出了基于深度残差循环神经网络的序列推荐模型DeepGRU。并在3个公开数据集上进行了验证,实验结果表明,该DeepGRU相较于目前最先进的序列推荐方法具有明显的优势(推荐精度平均提升8.68%)。消融实验验证了引入的残差连接等模块在DeepGRU框架下的有效性。并且,该DeepGRU有效缓解了在处理长序列时训练过程不稳定的问题。     

旋转相控阵雷达变数据率目标跟踪算法

旋转相控阵雷达由于天线面阵旋转和电子波束偏移限制,每天线周期有66.7％左右的时间不能照射到正在跟踪的目标,可连续取值的自适应变数据率跟踪算法不适用于旋转相控阵雷达.在Cohen研究基础上,提出一种离散取值的变数据率跟踪算法应用于旋转相控阵雷达目标跟踪.该算法在直角坐标系下进行运动状态估计,在球坐标系下计算跟踪残差,利...     

梯度指导的快速轻型超分辨率重建密集残差网络

近来,深度卷积神经网络在单图像超分辨率重建中取得了显著进展,但是,随着网络深度和宽度的增加,计算复杂度和内存消耗也随之增加.此外,超分辨率重建图像的边缘模糊以及伪影等问题也是目前方法不能很好解决的难点之一.针对上述问题,提出一种快速轻型超分辨率重建模型.该模型由一个3层的浅通道和一个29层的深通道构成,在结构的末端使用...     

基于改进深度残差网络的旋转机械故障诊断

针对旋转机械工况复杂多变、有标签样本不足而导致的故障特征提取困难等问题,提出了一种用于旋转机械故障诊断的改进深度残差网络(improved deep residual network, IDRN)。首先,采集旋转机械一维振动信号进行数据预处理;然后,在深度残差网络的基础上引入了长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络,其中,LSTM网络可以有效捕捉故障的时序信息;在残差块中引入Dropout层提高了故障诊断的精度和收敛速度;最后在轴承与齿轮数据集上验证本文提出方法的有效性。实验结果表明,该方法在堆叠多层网络模型时,没有出现明显的网络退化现象,与当前广泛使用的几种诊断方法进行对比实验,表现出了较高的平均诊断精度和良好的适用性。