一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像缺陷图像检测方法

为提高管道缺陷图像检测的准确率,提出一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像(digital radiography,DR)缺陷图像检测模型。该模型针对管道DR缺陷图像数据少、目标少等特点,从以下三个方面进行改进。首先,在骨干网络设计方面,使用Swin transformer代替VGG16作为主干网络,在提高特征提取能力的同时减少主干网络参数量。其次,针对管道DR缺陷图像目标数量较少而易受背景干扰问题,通过在主干网络与特征融合阶段之间加入全局注意力模块来强化模型对重要特征的关注,从而提高检测性能。最后,在后处理阶段,针对传统的非最大值抑制算法直接去除非最好预测框问题,使用软非最大值抑制算法以更合理的方式去除非最优预测框。结果表明：该方法能够有效实现管道DR缺陷图像的检测,并且相比于其他4种常用的目标检测模型,提出的模型可以有效提升管道DR缺陷图像检测的准确率,研究成果可为DR缺陷图像检测提供技术支撑。     

选择性冠状动脉造影的临床分析

目的：明确冠状动脉病变程度，为PTCA，冠状动脉内支架（STENT）和冠状动脉搭桥术提供可靠的依据。方法：用冠状动脉造影常规进行。结果：冠状动脉造影显示：30例中有血管病变的25例，占83．3％，心肌桥1例，占3．3％，正常4例，占13．3％，病变血管中10例行PTCA加STENT。例，占83．3％，心肌桥1例，占3．3％，正常4例，占13．3％，病变血管中10例行PTCA加STENT。     

基于Mixup数据增强的LSTM-FCN时间序列分类

在时间序列分类任务中,针对时间序列数据少和多样性导致深度学习模型准确率不高的问题,提出Mixup数据增强的长短期记忆网络–全卷积网络(LSTM-FCN)时间序列分类算法.该算法首先使用Mixup对原始数据进行数据增强,通过简单的线性插值对时序数据进行混合,得到新的混合之后的增强数据;然后使用增强数据训练LSTM-FCN...