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题名多尺度特征融合与加性注意力指导脑肿瘤MR图像分割
被引量：4
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作者
孙家阔
张荣
郭立君
汪建华
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
宁波大学医学院附属医院
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期1157-1172,共16页
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基金
浙江省公益技术研究项目(LGF21F020008)
浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放项目(A2119)。
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文摘
目的U-Net是医学图像分割领域中应用最为广泛的基础分割网络,然而U-Net及其各种增强网络在跳跃连接时仅利用相同尺度特征,忽略了具有互补信息的多尺度特征对当前尺度特征的指导作用。同时,跳跃连接时编码器特征和解码器特征所处的网络深度不同,二者直接串联会产生语义特征差距。针对这两个问题,提出了一种新型分割网络,以改进现有网络存在的不足。方法首先,将编码器不同层级具有不同尺度感受野的特征进行融合,并在融合特征与编码器各层级特征间引入加性注意力对编码器特征进行指导,以增强编码器特征的判别性;其次,在编码器特征和解码器特征间采用加性注意力来自适应地学习跳跃连接特征中的重要特征信息,以降低二者间的语义特征差距。结果在多模态脑肿瘤数据集BraTS2020(multimodal brain tumor segmentation challenge 2020)上评估了所提出的网络模型,并进行了消融实验和对比实验。实验结果表明,所提出的网络在BraTS2020验证数据集上关于整个肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的平均Dice分别为0.8875、0.7194和0.7064,优于2D网络DR-Unet104(deep residual Unet with 104 convolutional layers)的分割结果,其中肿瘤核心和增强肿瘤的分割结果分别高出后者4.73%和3.08%。结论所提出的分割网络模型,通过将编码器中具有互补信息的多尺度特征进行融合,然后对当前尺度特征进行加性注意力指导,同时在编码器和解码器特征间采用加性注意力机制来降低跳跃连接时二者间的语义特征差距,能更精准地分割MR(magnetic resonance)图像中脑肿瘤子区域。
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关键词
医学图像分割
脑肿瘤
磁共振(MR)图像
U-Net
多尺度特征融合
加性注意力
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Keywords
medical image segmentation
brain tumor
magnetic resonance(MR)images
U-Net
multi-scale feature fusion
additive attention
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于城市实景影像的车道线检测方法研究
被引量：1
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作者
孙家阔
刘扬
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机构
北京建筑大学智慧城市研究所
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出处
《城市勘测》
2017年第3期124-127,共4页
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基金
北京市属高等学校青年拔尖人才培育计划项目(CIT&TCD201504032)
北京市教委科研计划项目(KM201410016008)
北京市委组织部优秀人才培养资助项目(2012D005017000001)
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文摘
城市道路车道线检测和跟踪已经成为智能辅助驾驶的核心技术和热点研究领域。为了更好地实现该项技术,完成自动化检测系统,本文通过分析多种算法,提出了Sobel算子和Hough变换相结合的方式提取道路线。经验证,该方法能准确识别出感兴趣区域内的道路线,满足文中提取道路线的要求。
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关键词
道路识别与检测
SOBEL算子
HOUGH
感兴趣区域
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Keywords
road recognition and detection
sobel operator
hough
region of interest
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分类号
P232
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名格林纳达岛自然与环境资源数据库应用
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作者
孙家阔
刘扬
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机构
北京建筑大学智慧城市研究所
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出处
《地理空间信息》
2017年第8期65-67,共3页
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基金
北京市高等学校青年拔尖人才培育计划资助项目(CIT&TCD201504032)
北京市教委科研计划资助项目(KM201410016008)
北京市委组织部优秀人才培养资助项目(2012D005017000001)
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文摘
以格林纳达自然与环境资源为研究对象,搜集大量相关原始资料,并利用GIS软件对数据进行整理、编辑。建立有效的分类编码规则,将所有空间要素按照矢量和栅格形式编辑入库,最终建立一个信息完整的格林纳达专属自然资源与环境数据库,方便了信息查询和统计。在此基础上,利用三维可视化软件ArcScene对格林纳达的降雨、地形等基础数据展开可视化分析,所得结果可以作为进一步深入研究的参考。
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关键词
GIS
空间数据库
自然资源与环境
分析
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Keywords
GIS
spatial database
natural resource and environment
analysis
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名城市全景影像资源库的设计与建设
- 4
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作者
孙家阔
刘扬
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机构
北京建筑大学智慧城市研究所
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出处
《北京测绘》
2017年第01S期312-316,共5页
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基金
北京市属高等学校青年拔尖人才培育计划项目(CIT&TCD201504032)
北京市教委科研计划项目(KM201410016008)
北京市委组织部优秀人才培养资助项目(2012D005017000001)
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文摘
为城市运行管理工作提供可视化数据,采集北京市东城区主要道路的可量测全景影像并建库,并以标准接口形式提供相应的全景影像共享发布服务插件,使得最新的可量测全景影像可以被东城区各委办局的业务共享应用。通过对道路采集影像、建库、GIS地图展示,以科学的手段采用信息化的方式智能管理道路全景影像。
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关键词
全景影像
数据库
可视化数据
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Keywords
panoramic image
database
visual data
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
P237
[天文地球—测绘科学与技术]
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