基于多维度特征提取网络的肝脏图像分割

随着计算机技术的发展,基于深度学习的医学图像自动分割已经成为人工智能辅助医疗的重要研究方向.为弥补现有神经网络结构对信息提取不足而产生的边缘细节丢失问题,构建了一种基于多维度特征提取网络(RDD-UNet)模型,该模型是基于残差UNet和混合损失函数的三维分割网络,以向肝脏肿瘤分割方法提供高精度的脏器分割结果.首先,该网络从原始CT数据的3个轴向提取信息,以长短跳跃连接的组合形式融合多尺度语义特征,保证了层内和层间信息的充分利用.其次,网络中设计了不平衡深度可分离空洞卷积模块,在提升三维网络计算效率的同时,扩大了体素级别的特征感受范围.最后,针对小尺寸分割目标数据不平衡问题提出了混合损失函数,并与深度监督结构相结合,提升了边缘细节的分割效果.该网络模型从体素、轴向和网络层级3个维度上充分提取特征信息,提高了肝脏分割的准确率,在公共数据集LiTS 2017上的Dice分数达到0.965 2,与其他方法相比达到了较高的精度水平.     

基于膨胀卷积的多模态融合视线估计

基于表观的视线估计方法主要是在二维的三原色(red green blue,RGB)图像上进行,当头部在自由运动时视线估计精度较低,且目前基于卷积神经网络的表观视线估计都普遍使用池化来增大特征图中像素点的感受野,导致了特征图的信息损失,提出一种基于膨胀卷积神经网络的多模态融合视线估计模型.在该模型中,利用膨胀卷积设计了一...     

土石坝心墙材料分区优化设计

针对某土石坝工程,考虑对心墙进行分区且各分区采用相同或不同掺砾量的砾质土,对土石坝进行了三维有限元应力应变计算,并对土石坝心墙的土料选用及心墙分区方案进行了优化设计研究.结果表明,土石坝心墙上部应力水平较低,对坝料变形指标和力学指标要求不高,可采用天然黏性土或掺砾较少的砾质土,而其下部采用掺砾量较高的宽级配砾质土,这样,既可以满足坝体应力变形要求,保证心墙抗水力劈裂性能,也可以节省工程造价.     

匹配组合网络的宽直径

图的宽直径是度量并行与分布式网络通讯延迟的重要指标.研究匹配组合网络G(G)0,G1;M的宽直径,并根据该网络的结构性质,用点不交的最短路径方法得到G(G)0,G1;M的宽直径的上界估计式.     

多功能超声波测距仪的设计与研究

针对超声波测距仪易受温度影响和测距角度范围小等问题,提出了环境温度补偿和舵机调整测距角的宽角度超声波测距方案,增加了CC1100无线通信和语音播报等功能,使得超声波测距仪功能更加完善,测量精度更高,测量角度更宽.     

环锭纺气圈的形态和张力

环锭纺气圈的狭幅近似解是一根正弦曲线,这是人们所习知的。当然这一狭幅近似解并不常常反映实际情况。本文则在阔幅的条件下,引用一些合理的近似假设,比较全面地对气圈的形态和张力作一探讨,为具体分析工艺问题提供理论上和方法上的依据。     

AP数据源融合算法构建基因调控网络

针对单一数据集构建基因调控网络算法数据量不足及构建网络结果不精确的问题, 提出一种基于能力与信任(AP)的数据源融合算法. 该算法将基因表达数据、 蛋白质相互作用数据和基序数据集, 分别通过控制与被控制双向数据流传输来分析和构建基因调控网络, 并与ReMoDiscovery,CLR和C3Net三种已开发模型在酵母全基因组网络构建结果的AUC值进行对比. 对比结果表明, 该算法在构建基因调控网络算法方面执行效率更高、 收敛性更强.     

系统零状态响应的“定限法”卷积

本文针对连续系统零状态响应的时域求取普通应用烦琐的图解法及区间法卷积,提出简捷直观的定限法卷积,阐明其原理与方法,并给出实例,比较其优越性。     

宽量程Pirani真空传感器

利用测量热丝上脉冲电压上升率可以测出和滞区真空度原理，可以在传统Ｐｉｒａｎｉ传感器的检测量程扩展一倍，实验证实：只要传感器参数与检测线路参数设计恰当，在０．１ｐａ～１×１０５Ｐａ间有较好线性．借藉单片机同步检测、自动调另，数据处理使这一思想成为现实．     

瞬态热响应的条元半解析法

由卷积型变分原理出发，针对二维瞬态热响应问题，在空间域采用三角函数加补充项的有限条法，在时间域取解析函数，得到求解瞬态热响应的条元半解析法计算列式．