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2D/3D多模态医学图像配准算法研究
1
作者
徐密
诸葛斌
+9 位作者
袁非牛
尹
正
虎
董黎刚
蒋献
孙应绮
宋嘉琦
史晓彤
苏雷
周屹博
林诗凡
《电信科学》
北大核心
2024年第3期75-88,共14页
2D/3D多模态配准在医学影像导航手术中起着重要作用,主要用于提供术前三维图像和术中二维图像的实时信息,帮助医生精准定位病灶,规划手术路径,从而提高手术的安全性和效率。提出了一种2D/3D多模态医学图像配准算法,首先利用Swin Transfo...
2D/3D多模态配准在医学影像导航手术中起着重要作用,主要用于提供术前三维图像和术中二维图像的实时信息,帮助医生精准定位病灶,规划手术路径,从而提高手术的安全性和效率。提出了一种2D/3D多模态医学图像配准算法,首先利用Swin Transformer优秀的特征提取能力,构建了初始姿态估计模型,实现姿态参数的快速预测;接着,为了提升整个配准方法的鲁棒性,引入基于Grangeat关系的粗配准方法;最后设计了基于梯度下降的精配准模块,以提升整个配准过程的精确性,且在该模块将Sobel微分算子与归一化互相关结合,提升了参数优化过程中的灵敏度。实验结果表明,所提配准方法在正位和侧位配准中的误差满足配准要求,配准成功率有显著提升。
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关键词
2D/3D图像配准
多模态
初始姿态估计
粗配准
精配准
相似度测量
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职称材料
基于学生知识追踪的多指标习题推荐算法
2
作者
诸葛斌
尹
正
虎
+3 位作者
斯文学
颜蕾
董黎刚
蒋献
《电信科学》
2022年第9期129-143,共15页
个性化习题推荐是教育信息化时代的重要课题,传统的习题推荐算法忽略了学生在学习过程中的遗忘规律,未能充分挖掘学生的知识掌握水平和相似学生的共性特征,推荐习题的评价指标单一,推荐习题的新颖度和多样性不足,不能合理地促进学生对...
个性化习题推荐是教育信息化时代的重要课题,传统的习题推荐算法忽略了学生在学习过程中的遗忘规律,未能充分挖掘学生的知识掌握水平和相似学生的共性特征,推荐习题的评价指标单一,推荐习题的新颖度和多样性不足,不能合理地促进学生对新知识的学习或帮助学生查缺补漏。针对上述缺陷,提出一种基于学生知识追踪的多指标习题推荐方法,该方法分为习题初筛和再过滤两个模块,围绕习题推荐的新颖度、难度以及多样性3个指标展开研究,首先构造了一个结合学生遗忘规律的知识概率预测(student forgetting behavior based knowledge concept coverage prediction,SF-KCCP)模型,保证推荐习题的新颖性;接着基于动态键值的知识追踪(dynamic key-value memory networks for knowledge tracing,DKVMN)模型精准挖掘学生的知识概念掌握水平,以保证推荐合适难度的习题;最后将基于用户的协同过滤(user-based collaborative filtering,User CF)算法融入再过滤模块,利用学生群体之间的相似性实现推荐结果的多样性。通过大量的实验证明,所提方法比一些现有的基线模型取得了更好的性能。
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关键词
深度学习
习题推荐
知识追踪
协同过滤
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职称材料
题名
2D/3D多模态医学图像配准算法研究
1
作者
徐密
诸葛斌
袁非牛
尹
正
虎
董黎刚
蒋献
孙应绮
宋嘉琦
史晓彤
苏雷
周屹博
林诗凡
机构
浙江工商大学信息与电子工程学院
上海师范大学信息与机电工程学院
复旦大学附属儿科医院
出处
《电信科学》
北大核心
2024年第3期75-88,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62272308)
浙江省新型网络标准与应用技术重点实验室项目(No.2013E10012)
+3 种基金
浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目(No.2023C03202)
浙江省研究生一般项目(No.1120XJ0622033)
国家级大学生创新创业训练计划项目(No.202210353022,No.202310353040,No.202310353069)
浙江省大学生科技创新活动计划—新苗人才计划项目(No.1120KZN0223068G)。
文摘
2D/3D多模态配准在医学影像导航手术中起着重要作用,主要用于提供术前三维图像和术中二维图像的实时信息,帮助医生精准定位病灶,规划手术路径,从而提高手术的安全性和效率。提出了一种2D/3D多模态医学图像配准算法,首先利用Swin Transformer优秀的特征提取能力,构建了初始姿态估计模型,实现姿态参数的快速预测;接着,为了提升整个配准方法的鲁棒性,引入基于Grangeat关系的粗配准方法;最后设计了基于梯度下降的精配准模块,以提升整个配准过程的精确性,且在该模块将Sobel微分算子与归一化互相关结合,提升了参数优化过程中的灵敏度。实验结果表明,所提配准方法在正位和侧位配准中的误差满足配准要求,配准成功率有显著提升。
关键词
2D/3D图像配准
多模态
初始姿态估计
粗配准
精配准
相似度测量
Keywords
2D/3D image registration
multimodality
initial pose estimation
coarse registration
fine registration
similarity measurement
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于学生知识追踪的多指标习题推荐算法
2
作者
诸葛斌
尹
正
虎
斯文学
颜蕾
董黎刚
蒋献
机构
浙江工商大学信息与电子工程学院
出处
《电信科学》
2022年第9期129-143,共15页
基金
浙江省重点研发计划项目(No.2021C01036)
浙江省自然科学基金资助项目(No.LY18F010006)
+1 种基金
浙江省新型网络标准与应用技术重点实验室项目(No.2013E10012)
浙江工商大学高等教育研究课题(No.Xgy21012)。
文摘
个性化习题推荐是教育信息化时代的重要课题,传统的习题推荐算法忽略了学生在学习过程中的遗忘规律,未能充分挖掘学生的知识掌握水平和相似学生的共性特征,推荐习题的评价指标单一,推荐习题的新颖度和多样性不足,不能合理地促进学生对新知识的学习或帮助学生查缺补漏。针对上述缺陷,提出一种基于学生知识追踪的多指标习题推荐方法,该方法分为习题初筛和再过滤两个模块,围绕习题推荐的新颖度、难度以及多样性3个指标展开研究,首先构造了一个结合学生遗忘规律的知识概率预测(student forgetting behavior based knowledge concept coverage prediction,SF-KCCP)模型,保证推荐习题的新颖性;接着基于动态键值的知识追踪(dynamic key-value memory networks for knowledge tracing,DKVMN)模型精准挖掘学生的知识概念掌握水平,以保证推荐合适难度的习题;最后将基于用户的协同过滤(user-based collaborative filtering,User CF)算法融入再过滤模块,利用学生群体之间的相似性实现推荐结果的多样性。通过大量的实验证明,所提方法比一些现有的基线模型取得了更好的性能。
关键词
深度学习
习题推荐
知识追踪
协同过滤
Keywords
deep learning
exercise recommendation
knowledge tracking
collaborative filtering
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
2D/3D多模态医学图像配准算法研究
徐密
诸葛斌
袁非牛
尹
正
虎
董黎刚
蒋献
孙应绮
宋嘉琦
史晓彤
苏雷
周屹博
林诗凡
《电信科学》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于学生知识追踪的多指标习题推荐算法
诸葛斌
尹
正
虎
斯文学
颜蕾
董黎刚
蒋献
《电信科学》
2022
0
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职称材料
已选择
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