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结合极坐标建模与神经网络的IVUS图像分割
被引量：
1
1
作者
刘靖
雨
蔡怀宇
+4 位作者
郝文月
左廷涛
贾忠伟
汪毅
陈晓冬
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期44-57,共14页
针对现有血管内超声(IVUS)图像分割网络不能保证分割结果之间的拓扑关系符合医学先验知识,影响后续临床参数计算的问题,提出了一种基于极坐标建模和密集距离回归网络的IVUS图像分割方法。首先通过极坐标建模将含有先验知识的二维掩膜编...
针对现有血管内超声(IVUS)图像分割网络不能保证分割结果之间的拓扑关系符合医学先验知识,影响后续临床参数计算的问题,提出了一种基于极坐标建模和密集距离回归网络的IVUS图像分割方法。首先通过极坐标建模将含有先验知识的二维掩膜编码为一维距离向量;然后构建一个结合残差网络和语义嵌入模块的密集距离回归网络,用于学习IVUS图像和一维距离向量之间的映射关系。同时提出联合损失函数约束网络的学习方向。预测结果最终通过样条曲线拟合被重建为二维掩模。实验结果表明,所提方法在血管、管腔和斑块区域的分割结果拓扑关系100%符合先验知识,Jaccard测量值分别达到0.89、0.87和0.74。该算法适用于一般的IVUS图像分割,分割结果中血管结构定位准确,拓扑关系正确,可提供可靠的临床参数。
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关键词
血管内超声
极坐标建模
残差网络
语义嵌入
拓扑关系保留
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职称材料
基于遥感图像的无固定标志点卫星自主定轨
被引量：
1
2
作者
高有涛
刘靖
雨
+2 位作者
王兆龙
李木子
孙俊
《上海航天（中英文）》
CSCD
2021年第2期66-75,共10页
目前基于事先选取地面标志点的卫星自主导航可能会造成误匹配和漏匹配,并且不包含地标点的遥感图像也有可能存在导航信息。为了解决这两个问题,本文提出了一种不依赖事先标定地面标志点的自主导航方法,通过YOLOv3深度学习对获得的遥感...
目前基于事先选取地面标志点的卫星自主导航可能会造成误匹配和漏匹配,并且不包含地标点的遥感图像也有可能存在导航信息。为了解决这两个问题,本文提出了一种不依赖事先标定地面标志点的自主导航方法,通过YOLOv3深度学习对获得的遥感图像进行目标识别缩小图像匹配区域,将识别后的目标区域进行图像匹配获得匹配特征点及其像平面坐标,最后利用成像模型计算特征点的地理坐标用于自主导航。仿真结果表明:本文方法相比于有控点精度更高,平均误差为31.9438 m,平均速度误差为0.0384 m/s。在引入测角信息与本文所提出的无地面标志点构成多源信息情况下,可以较为快速准确地实现航天器自主定轨。
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关键词
遥感图像
自主定轨
地标点
深度学习
非线性卡尔曼滤波
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职称材料
题名
结合极坐标建模与神经网络的IVUS图像分割
被引量：
1
1
作者
刘靖
雨
蔡怀宇
郝文月
左廷涛
贾忠伟
汪毅
陈晓冬
机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室
乐普(北京)医疗器械股份有限公司
鲁西南医院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期44-57,共14页
基金
血管超声三维实时成像算法研究及软件平台设计(2021GKF-0422)。
文摘
针对现有血管内超声(IVUS)图像分割网络不能保证分割结果之间的拓扑关系符合医学先验知识,影响后续临床参数计算的问题,提出了一种基于极坐标建模和密集距离回归网络的IVUS图像分割方法。首先通过极坐标建模将含有先验知识的二维掩膜编码为一维距离向量;然后构建一个结合残差网络和语义嵌入模块的密集距离回归网络,用于学习IVUS图像和一维距离向量之间的映射关系。同时提出联合损失函数约束网络的学习方向。预测结果最终通过样条曲线拟合被重建为二维掩模。实验结果表明,所提方法在血管、管腔和斑块区域的分割结果拓扑关系100%符合先验知识,Jaccard测量值分别达到0.89、0.87和0.74。该算法适用于一般的IVUS图像分割,分割结果中血管结构定位准确,拓扑关系正确,可提供可靠的临床参数。
关键词
血管内超声
极坐标建模
残差网络
语义嵌入
拓扑关系保留
Keywords
intravascular ultrasound
polar coordinate modeling
residual networks
semantic embedding
topological relationship preservation
分类号
R54 [医药卫生—心血管疾病]
TP391.41 [医药卫生—内科学]
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职称材料
题名
基于遥感图像的无固定标志点卫星自主定轨
被引量：
1
2
作者
高有涛
刘靖
雨
王兆龙
李木子
孙俊
机构
南京航空航天大学航天学院
上海航天控制技术研究所
上海市空间智能控制技术重点实验室
出处
《上海航天（中英文）》
CSCD
2021年第2期66-75,共10页
基金
国防基础科研项目(2016110C019)
国家自然科学基金(61803027)
+1 种基金
上海市青年科技英才杨帆计划(19YF1420300)
上海航天科技创新基金(SAST2017088)。
文摘
目前基于事先选取地面标志点的卫星自主导航可能会造成误匹配和漏匹配,并且不包含地标点的遥感图像也有可能存在导航信息。为了解决这两个问题,本文提出了一种不依赖事先标定地面标志点的自主导航方法,通过YOLOv3深度学习对获得的遥感图像进行目标识别缩小图像匹配区域,将识别后的目标区域进行图像匹配获得匹配特征点及其像平面坐标,最后利用成像模型计算特征点的地理坐标用于自主导航。仿真结果表明:本文方法相比于有控点精度更高,平均误差为31.9438 m,平均速度误差为0.0384 m/s。在引入测角信息与本文所提出的无地面标志点构成多源信息情况下,可以较为快速准确地实现航天器自主定轨。
关键词
遥感图像
自主定轨
地标点
深度学习
非线性卡尔曼滤波
Keywords
remote sensing image
autonomous navigation
landmark point
deep learning
non-linear Kalman filter
分类号
P134 [天文地球—天体力学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合极坐标建模与神经网络的IVUS图像分割
刘靖
雨
蔡怀宇
郝文月
左廷涛
贾忠伟
汪毅
陈晓冬
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于遥感图像的无固定标志点卫星自主定轨
高有涛
刘靖
雨
王兆龙
李木子
孙俊
《上海航天（中英文）》
CSCD
2021
1
下载PDF
职称材料
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