基于概率决策和区域生长的冠状动脉三维分割 被引量：6

1

作者 张朝霞 李宏霄 +4 位作者 陈晓冬 郁道银 贾忠伟 浦奎 王星 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期454-457,共4页

冠状动脉的三维分割是多层螺旋CT(MSCT)心血管成像的关键算法之一,良好的分割结果可为医生的诊断提供可靠的依据.运用各向异性扩散滤波技术对冠状动脉的MSCT图像进行了预处理.对滤波后的三维数据采取基于概率决策和区域生长相结合的方... 冠状动脉的三维分割是多层螺旋CT(MSCT)心血管成像的关键算法之一,良好的分割结果可为医生的诊断提供可靠的依据.运用各向异性扩散滤波技术对冠状动脉的MSCT图像进行了预处理.对滤波后的三维数据采取基于概率决策和区域生长相结合的方法进行冠状动脉的分割.利用最大后验概率决策按照灰度值将体素分为血液、心肌和肺3种区域后,再采用三维区域生长算法提取出重要分支.实验结果表明,算法可以成功地提取出冠状动脉的主要分支,对冠状动脉CT图像的三维可视化重建及冠心病临床诊断有重要意义. 展开更多

关键词 冠状动脉 多层螺旋CT 三维分割 各向异性扩散 概率决策 区域生长

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基于学习任务群的小学语文阅读教学策略

2

作者 李宏霄 《中文科技期刊数据库（引文版）教育科学》 2024年第10期0116-0119,共4页

新形势下如何实现学习任务群与群文阅读教学的有机融合,使小学义务教育契合人才培养需要是当前的重要任务。而语文“学习任务群“概念的提出,从学生的角度规制了语文学习的内容和方式——基于真实情境,完成真实任务,解决真实问题,获得... 新形势下如何实现学习任务群与群文阅读教学的有机融合,使小学义务教育契合人才培养需要是当前的重要任务。而语文“学习任务群“概念的提出,从学生的角度规制了语文学习的内容和方式——基于真实情境,完成真实任务,解决真实问题,获得真实成长。这也就和国家课程改革发展一起对教师阅读教学、学生核心素养提升提出了新要求,更对学生阅读素养也提出新要求。因此,本文对基于学习任务群的小学语文阅读教学策略进行了讨论。 展开更多

关键词 学习任务群 阅读教学 小学语文

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基于VAT的人工智能算法测量动物伤口面积的研究

3

作者 吕越 胡嘉参 +2 位作者 胡典 李宏霄 阴慧娟 《生物医学工程与临床》 CAS 2024年第3期299-308,共10页

目的动物伤口模型的面积测量是常见的生物医学研究内容。常规的手动测量不仅需要大量人力进行轮廓描述,还存在测量人员的人为误差。为解决这一问题,笔者提出了一种基于带转换器的体积聚合(VAT)的人工智能算法测量系统。方法选择63只BAL... 目的动物伤口模型的面积测量是常见的生物医学研究内容。常规的手动测量不仅需要大量人力进行轮廓描述,还存在测量人员的人为误差。为解决这一问题,笔者提出了一种基于带转换器的体积聚合(VAT)的人工智能算法测量系统。方法选择63只BALB/c小鼠,鼠龄9~10周,体质量25 g左右。其中20只模拟手术清洁伤口模型,14只模拟糖尿病伤口模型,29只模拟感染伤口模型。清洁伤口模型采用5 mW、10 mW、15 mW光治疗和自然愈合;糖尿病伤口模型采用10 mW、15 mW光治疗和自然愈合;感染伤口模型采用5 mW、10 mW、15 mW光治疗和抗生素治疗、自然愈合。在伤口愈合过程中每天采集数字图像,共采集到672幅图像。基于这些图像数据分别使用Image J软件和人工智能算法来进行伤口区域勾画和伤口面积数据计算,通过图像重合率和伤口面积数据分析进行手动测量和人工智能算法之间的对比研究。手动测量分别由3人完成。结果人工智能算法与手动测量在图像重合度上效果接近,面积数值相关系数r=0.968,P<0.001,呈高度正相关;一致性ICC=0.824,P<0.001,表现出良好一致性。按照伤口恢复进程将图像分为开放伤口期、结痂期、纤维愈合期、瘢痕愈合期4组。其中开放伤口期和结痂期r>0.95,呈高度正相关;纤维结痂期r=0.490,而瘢痕愈合期r仅为0.103。结论与手动测量相比,人工智能算法测量系统是一种准确度高、可靠性强、耗时短的新方法,在动物伤口模型的面积测量方面展现出独特的优势。 展开更多

关键词 人工智能 数字成像 面积测量 语义分割

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应用拉曼光谱技术对伴2型糖尿病慢性牙周炎患者龈下菌斑的研究 被引量：2

4

作者 张娟 刘依萍 +3 位作者 曹士盛 李欣 董晓曦 李宏霄 《中国医科大学学报》 CAS 北大核心 2023年第12期1113-1118,共6页

目的应用拉曼光谱技术结合机器学习算法比较并区分伴或不伴2型糖尿病的慢性牙周炎患者以及健康成人的龈下菌斑。方法应用便携式拉曼光谱仪获取20例伴2型糖尿病的慢性牙周炎患者(A组)、23例单纯慢性牙周炎患者(B组)以及23例健康成人(C组... 目的应用拉曼光谱技术结合机器学习算法比较并区分伴或不伴2型糖尿病的慢性牙周炎患者以及健康成人的龈下菌斑。方法应用便携式拉曼光谱仪获取20例伴2型糖尿病的慢性牙周炎患者(A组)、23例单纯慢性牙周炎患者(B组)以及23例健康成人(C组)龈下菌斑的拉曼光谱图像,采用8种常见的机器学习算法构建模型,对3种类型龈下菌斑的拉曼光谱进行比较和区分。结果区分3种类型龈下菌斑拉曼光谱的最优模型是线性判别分析,区分A组和B组、A组和C组、B组和C组的最优模型分别是线性判别分析、极限树、线性判别分析。结论拉曼光谱技术结合机器学习算法构建分类模型可区分伴或不伴2型糖尿病的慢性牙周炎患者以及健康人的龈下菌斑,未来可作为筛查或诊断工具与临床实践相结合。 展开更多

关键词 慢性牙周炎 2型糖尿病 龈下菌斑 拉曼光谱 机器学习算法

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基于BiT的早期胃癌内镜图像识别 被引量：4

5

作者 李宏霄 李姝 +5 位作者 石霞飞 董晓曦 金歌 朱兰平 李迎新 阴慧娟 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第6期344-352,共9页

胃癌是我国主要的致死癌症之一,大部分患者发现时已处于进展期,如果能通过大规模筛查在早期发现胃癌,则可大大提高患者生存率。制约我国胃癌大规模筛查的障碍有二,其一是内镜的侵入性高,患者接受度低,其二是我国内镜医师相较于庞大的人... 胃癌是我国主要的致死癌症之一,大部分患者发现时已处于进展期,如果能通过大规模筛查在早期发现胃癌,则可大大提高患者生存率。制约我国胃癌大规模筛查的障碍有二,其一是内镜的侵入性高,患者接受度低,其二是我国内镜医师相较于庞大的人口数量严重短缺。第一个障碍可通过胶囊内镜机器人得到缓解,第二个障碍则有望通过人工智能技术解决。将领域前沿的Big Transfer(BiT)技术迁移到一个小样本的早期胃癌内镜图像数据集上,构建了基于白光内镜图像的早期胃癌分类识别模型。在实现迁移过程中,对BiT的超参数调整规则进行了本地化适配,根据GPU内存的限制,选择了单批次数量;利用线性缩放规则,根据单批次数量动态调整了优化算法的初始学习率;固化小型目标数据集上的训练图像总量为256000张,在此基础上设置了迁移学习的其他超参数。对多个模型进行实验,所有模型的结构均为ResNet-v2,只是深度和宽度不同。最佳模型的深度为101,宽度为初始结构的3倍,在测试集上的准确率为97.14%,F1分值为94.77%,敏感度为90.67%,特异度为99.73%。此外,结果表明,单批次数量对模型训练效果的影响不具有显著的统计学差异。所提模型通过对BiT进行本地化适配,成功地在小规模内镜图像数据集上实现了较大模型的迁移,这将会促进大模型技术在内镜图像分析领域的应用,从而有助于早期胃癌大规模筛查的实现。 展开更多

关键词 医用光学 早期胃癌 内镜图像 迁移学习 深度学习

原文传递

基于LVE和ARG算法的冠状动脉分割 被引量：3

6

作者 张朝霞 郁道银 +4 位作者 李宏霄 陈晓冬 贾忠伟 浦奎 王星 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1894-1898,共5页

为克服传统区域生长方法中容易发生的欠分割和过分割现象,引入局部图像分析技术,设定一系列感兴趣区域(ROI),对冠状动脉的多层螺旋CT(MSCT)图像进行分割。首先应用基于Hessian矩阵的局部血管增强(LVE)滤波,提升图像的对比度;随后采用自... 为克服传统区域生长方法中容易发生的欠分割和过分割现象,引入局部图像分析技术,设定一系列感兴趣区域(ROI),对冠状动脉的多层螺旋CT(MSCT)图像进行分割。首先应用基于Hessian矩阵的局部血管增强(LVE)滤波,提升图像的对比度;随后采用自适应性区域生长(ARG)算法,并对阈值适时调整。分割后的局部图像经过全局融合得到整体冠脉树。算法综合了图像的局部形状信息和灰度信息,确保了分割结果的准确性和完整性。实验结果表明,算法对左前降支(LAD)、左回旋支(LCX)、对角支(Diag)及右冠状动脉(RCA)均有较好的分割效果。 展开更多

关键词 多层螺旋CT(MSCT) 冠状动脉分割 局部血管增强(LVE) 自适应性区域生长(ARG)

原文传递

稀疏计算层析成像重构中迭代去噪方法的分析

7

作者 李宏霄 陈晓冬 +2 位作者 李俊威 汪毅 郁道银 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期148-154,共7页

研究了稀疏计算层析成像重构中的迭代去噪模型及其求解算法,理论推导及模拟实验验证了代数重构技术的抑噪能力.根据稀疏计算层析成像成像过程的噪音特征,提出了基于欧氏范数不等式约束和基于无穷范数不等式约束的去噪模型.提出了基于凸... 研究了稀疏计算层析成像重构中的迭代去噪模型及其求解算法,理论推导及模拟实验验证了代数重构技术的抑噪能力.根据稀疏计算层析成像成像过程的噪音特征,提出了基于欧氏范数不等式约束和基于无穷范数不等式约束的去噪模型.提出了基于凸集投影方法求解去噪模型的算法,并给出了算法推导过程.结果表明:欧氏范数去噪模型优于无穷范数去噪模型,代数重构技术具有抑制噪音的作用. 展开更多

关键词 医用光学 迭代方法 稀疏计算层析成像 重构去噪方法 凸集投影方法

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根据稀疏基底选择抽样模型

8

作者 李宏霄 陈晓冬 +1 位作者 汪毅 郁道银 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期68-73,共6页

在压缩传感技术应用中,根据稀疏基底选择抽样模型对重构结果影响很大。在傅里叶空间中,极坐标星形抽样和随机抽样的重构效果差异巨大,应用傅里叶光学理论对傅里叶空间的频谱分布进行分析,从理论上解释了原因,并且据此提出稀疏基底和抽... 在压缩传感技术应用中,根据稀疏基底选择抽样模型对重构结果影响很大。在傅里叶空间中,极坐标星形抽样和随机抽样的重构效果差异巨大,应用傅里叶光学理论对傅里叶空间的频谱分布进行分析,从理论上解释了原因,并且据此提出稀疏基底和抽样模型的匹配情况会影响重构效果。在小波空间中,进行了均匀抽样和随机抽样的对比重构实验,发现后者的重构效果更好,并确定了根据稀疏基底选择合适抽样模型的可行性,为实际应用中降低抽样率,提高重构效果提供了方法依据。 展开更多

关键词 傅里叶光学 抽样模型选取 小波变换 压缩传感 稀疏基底

原文传递

人工智能在口腔疾病诊断中的研究进展

9

作者 张娟 曹士盛 +1 位作者 李宏霄 季骏(审校) 《生物医学工程与临床》 CAS 2022年第6期782-786,共5页

人工智能(AI)作为一种新兴的科学技术逐渐渗透到各个专业领域并开拓未知之地。目前,AI在医学领域推动智能医学的迅速发展,是现代医学未来的发展方向之一。文章简要阐述了AI的基本概念,综述了AI在口腔外科领域、口腔内科领域、口腔修复... 人工智能(AI)作为一种新兴的科学技术逐渐渗透到各个专业领域并开拓未知之地。目前,AI在医学领域推动智能医学的迅速发展,是现代医学未来的发展方向之一。文章简要阐述了AI的基本概念,综述了AI在口腔外科领域、口腔内科领域、口腔修复学领域、口腔正畸学领域诊断口腔疾病的发展现状和存在的问题及未来展望。现阶段AI辅助诊断处于初级阶段,随着临床诊疗数字化技术和便携式实验室诊断仪器的研发,将扩大AI学习的数据来源,使得数据不仅仅局限于传统的影像资料,还包括疾病生物标志物、各类光谱信号、大数据文本资料等,甚至是打破数据之间的壁垒,利用各类数据整合出混合数据库,建立临床大数据疾病预警系统,诊病于未病之时。 展开更多

关键词 人工智能 深度学习 口腔医学 早期诊断

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数据驱动模型的血液物种光谱检测技术

10

作者 李宏霄 孙美秀 +4 位作者 向志光 汪毅 林凌 秦川 李迎新 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期2483-2487,共5页

介绍一种基于光谱检测和数据驱动模型的非接触式血液物种识别技术。选取了4个物种(猴144,大鼠203,狗133,人169)共计649个血样作为原始样本。超连续谱激光光源的波长范围是450~2 400nm。分别采集抗凝管盛装血液样本的后向散射可见光谱(29... 介绍一种基于光谱检测和数据驱动模型的非接触式血液物种识别技术。选取了4个物种(猴144,大鼠203,狗133,人169)共计649个血样作为原始样本。超连续谱激光光源的波长范围是450~2 400nm。分别采集抗凝管盛装血液样本的后向散射可见光谱(294~1 160nm)和十个不同空间位点的前向散射近红外光谱(1 021~1 757nm),将十一条光谱数据顺序连接为一维数据作为每个样本的原始数据。利用主成分分析法对数据集进行特征信息提取,保留原始差异信息量的99.99%,同时将数据量压缩为原始数据量的1.5%,提高分类识别的运算效率。对不同数量的训练集和验证集进行训练预测实验表明,十折交叉验证的识别误差率随着样本数量的增加而降低,样本库规模的增大可以提高识别的精确度。由于数据驱动模型是基于机器学习算法的数据流处理模型,因而可以采用多种不同的分类算法实现。通过比较人工神经网络、支持向量机、偏最小二乘回归、多元线性回归、随机森林和朴素贝叶斯的识别效果可以发现,不同算法的识别效果具有类别差异性,即各个算法的正确识别率排序在不同的物种中是有差异的。因而实际应用中,在选择数据驱动模型时,除了需要考虑算法的整体识别率之外,当对部分类别的识别效果有额外要求时,还应该考虑算法本身的类别差异性。 展开更多

关键词 非接触式血液物种识别 数据驱动模型 分类算法

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基于最佳方向性梯度通量血管增强的冠脉分割 被引量：1

11

作者 张朝霞 陈晓冬 +5 位作者 李宏霄 汪毅 郁道银 贾忠伟 浦奎 王星 《纳米技术与精密工程》 EI CAS CSCD 2012年第1期73-77,共5页

针对多层螺旋CT(MSCT)冠状动脉分割时受周围静脉血管等组织的影响而容易发生泄漏的问题,提出了一种基于最佳方向性梯度通量(OOF)血管增强的分割方法.首先,得到原始图像的梯度向量场,选择合适的半径,计算球面特定方向上投影梯度的通量,... 针对多层螺旋CT(MSCT)冠状动脉分割时受周围静脉血管等组织的影响而容易发生泄漏的问题,提出了一种基于最佳方向性梯度通量(OOF)血管增强的分割方法.首先,得到原始图像的梯度向量场,选择合适的半径,计算球面特定方向上投影梯度的通量,寻找使得流向球体内部的投影通量最小的最佳方向.求解最佳方向上梯度通量矩阵的特征值,利用特征值构造血管相似度响应函数,对冠状动脉进行增强,之后采用自适应阈值的区域生长方法将冠脉血管分割出来.实验结果表明,该算法受冠脉周围组织的影响较小,避免了泄漏的发生,而且能提取到较多的细小分支. 展开更多

关键词 图像处理 冠状动脉血管分割 最佳方向性梯度通量(OOF) 血管增强 多层螺旋CT(MSCT) 区域生长

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小学体育教学中培养学生的创新能力 被引量：5

12

作者 马喜生 李宏霄 林慕强 《广东教育（教研版）》 2009年第4期26-26,共1页

作为一门学科，体育教学与其它课程教学一样，也有其固定的教学内容和一定的教学方法。但体育教学又不同于其它课程教学，它具有更广泛的活动空间和独特的教学方式。体育学科为学生提供了独有的、开阔的学习和活动环境，以及充分的观察... 作为一门学科，体育教学与其它课程教学一样，也有其固定的教学内容和一定的教学方法。但体育教学又不同于其它课程教学，它具有更广泛的活动空间和独特的教学方式。体育学科为学生提供了独有的、开阔的学习和活动环境，以及充分的观察、思维、操作、实践的表现机会，对于促进学生创新能力的开发提高，具有其他学科所无法比拟的优势。 展开更多

关键词 学生创新能力 小学体育教学 培养 课程教学 体育学科 教学方法 教学内容 教学方式

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