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基于联邦学习和区块链的新冠肺炎胸部CT图像分割
被引量：
16
1
作者
王生生
陈
境
宇
卢奕南
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期2164-2173,共10页
提出了基于联邦学习和区块链的COVID-19胸部CT图像分割方法,该方法可以自动分割出COVID-19肺部感染区域。首先,采用联邦学习进行分布式训练以应对患者样本数据少、分布在不同机构并且互不共享的现实情况。其次,利用区块链网络替代联邦...
提出了基于联邦学习和区块链的COVID-19胸部CT图像分割方法,该方法可以自动分割出COVID-19肺部感染区域。首先,采用联邦学习进行分布式训练以应对患者样本数据少、分布在不同机构并且互不共享的现实情况。其次,利用区块链网络替代联邦学习中的中央服务器以解决联邦学习的服务器单点故障问题。最后,提出了轻量级深度可分离卷积U-Net降低运算量,减少时间成本。实验结果表明,本文方法经过训练后测试效果良好,Dice指标能够达到63.26%,有助于新冠肺炎的诊断。
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关键词
计算机应用技术
区块链
联邦学习
新冠肺炎
图像分割
原文传递
变电站通信电源监控模块一体化集成技术研究
被引量：
3
2
作者
尹洪鑫
陈
境
宇
《中国新通信》
2024年第1期7-9,共3页
近年来,随着电力泛在物联网的建设,变电站的智能化管理水平得到了普遍提升。但仍有部分变电站的通信电源存在监控盲区,导致缺乏专门化监控且未与其他监控模块进行融合应用。在电力行业追求高质量建设和高水准运营的新时期,有必要持续推...
近年来,随着电力泛在物联网的建设,变电站的智能化管理水平得到了普遍提升。但仍有部分变电站的通信电源存在监控盲区,导致缺乏专门化监控且未与其他监控模块进行融合应用。在电力行业追求高质量建设和高水准运营的新时期,有必要持续推动变电站的一体化发展,结合技术赋能路径。本文概述了变电站监控平台的现状,并探讨了其中的集成思路。在此基础上,笔者从监控内容、监控设计和工程应用等方面具体探讨了一体化集成技术,希望通过细致的分析,可以为变电站的一体化发展提供实质性指导。
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关键词
变电站
通信电源
监控模块
集成技术
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职称材料
建设及营运期高速公路边坡滑坡治理分析
3
作者
陈
境
恩
陈
境
宇
廖萍
《山西建筑》
2023年第16期101-104,共4页
山区高速公路建设形成大量路堑边坡,边坡变形滑坡病害时有发生,为了更有效、针对性地治理类似滑坡,以广东怀阳高速公路的实际滑坡治理工程案例为例,介绍了滑坡的工程概况、环境地质条件、建设及营运期滑坡病害情况,分析边坡所处环境地...
山区高速公路建设形成大量路堑边坡,边坡变形滑坡病害时有发生,为了更有效、针对性地治理类似滑坡,以广东怀阳高速公路的实际滑坡治理工程案例为例,介绍了滑坡的工程概况、环境地质条件、建设及营运期滑坡病害情况,分析边坡所处环境地质和滑坡特征,采用赤平投影法和计算评估法进行边坡稳定性分析,提出了加固防护及监测方案,总结指出加固措施不足及提出类似边坡需强化加固。
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关键词
高速公路
路堑边坡
滑坡治理
稳定性
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职称材料
基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块图像分割方法
被引量：
1
4
作者
刘东
陈
境
宇
王生生
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期271-280,共10页
在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中,乳腺肿块的精确分割至关重要.然而,乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则,使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能,提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方...
在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中,乳腺肿块的精确分割至关重要.然而,乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则,使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能,提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方法.首先,提出可分离卷积U-Net模型作为对抗网络中的生成器,以减少参数量和计算量;然后,在判别网络中添加空间自适应归一化层来获取分割掩码中蕴含的语义信息;最后,综合考虑类别不平衡、语义一致性等因素的影响,提出一种融合对抗损失、分割损失和感知损失的混合损失函数以提升模型学习效果.实验结果表明,新方法在INbreast和CBIS-DDSM两个乳腺分割公开数据集中分别取得99.35%和99.72%的准确率,以及81.27%和82.01%的集合相似度,获得优于现有方法的分割性能.
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关键词
乳腺肿块分割
U-Net模型
深度学习
生成对抗网络
医学辅助诊断
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职称材料
题名
基于联邦学习和区块链的新冠肺炎胸部CT图像分割
被引量：
16
1
作者
王生生
陈
境
宇
卢奕南
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期2164-2173,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFA0714103)
国家自然科学基金区域创新发展联合基金项目(U19A2061)
+1 种基金
吉林省发展改革委创新能力建设(高技术产业部分)项目(2019C053-3)
吉林省科技发展计划项目(20190302117GX)。
文摘
提出了基于联邦学习和区块链的COVID-19胸部CT图像分割方法,该方法可以自动分割出COVID-19肺部感染区域。首先,采用联邦学习进行分布式训练以应对患者样本数据少、分布在不同机构并且互不共享的现实情况。其次,利用区块链网络替代联邦学习中的中央服务器以解决联邦学习的服务器单点故障问题。最后,提出了轻量级深度可分离卷积U-Net降低运算量,减少时间成本。实验结果表明,本文方法经过训练后测试效果良好,Dice指标能够达到63.26%,有助于新冠肺炎的诊断。
关键词
计算机应用技术
区块链
联邦学习
新冠肺炎
图像分割
Keywords
computer application technology
blockchain
federated learning
Corona Virus Disease 2019
image segmentation
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
变电站通信电源监控模块一体化集成技术研究
被引量：
3
2
作者
尹洪鑫
陈
境
宇
机构
国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司
出处
《中国新通信》
2024年第1期7-9,共3页
文摘
近年来,随着电力泛在物联网的建设,变电站的智能化管理水平得到了普遍提升。但仍有部分变电站的通信电源存在监控盲区,导致缺乏专门化监控且未与其他监控模块进行融合应用。在电力行业追求高质量建设和高水准运营的新时期,有必要持续推动变电站的一体化发展,结合技术赋能路径。本文概述了变电站监控平台的现状,并探讨了其中的集成思路。在此基础上,笔者从监控内容、监控设计和工程应用等方面具体探讨了一体化集成技术,希望通过细致的分析,可以为变电站的一体化发展提供实质性指导。
关键词
变电站
通信电源
监控模块
集成技术
分类号
TM6 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
建设及营运期高速公路边坡滑坡治理分析
3
作者
陈
境
恩
陈
境
宇
廖萍
机构
中国建筑材料工业地质勘查中心广东总队
广州地建岩土工程技术有限公司
出处
《山西建筑》
2023年第16期101-104,共4页
文摘
山区高速公路建设形成大量路堑边坡,边坡变形滑坡病害时有发生,为了更有效、针对性地治理类似滑坡,以广东怀阳高速公路的实际滑坡治理工程案例为例,介绍了滑坡的工程概况、环境地质条件、建设及营运期滑坡病害情况,分析边坡所处环境地质和滑坡特征,采用赤平投影法和计算评估法进行边坡稳定性分析,提出了加固防护及监测方案,总结指出加固措施不足及提出类似边坡需强化加固。
关键词
高速公路
路堑边坡
滑坡治理
稳定性
Keywords
express way
cut slope
landslide control
stability
分类号
TU457 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块图像分割方法
被引量：
1
4
作者
刘东
陈
境
宇
王生生
机构
湘南学院医学影像人工智能湖南省重点实验室
湘南学院计算机与人工智能学院
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期271-280,共10页
基金
湖南省教育厅优秀青年基金(18B504)
郴州市科技局计划(zdyf201906)。
文摘
在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中,乳腺肿块的精确分割至关重要.然而,乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则,使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能,提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方法.首先,提出可分离卷积U-Net模型作为对抗网络中的生成器,以减少参数量和计算量;然后,在判别网络中添加空间自适应归一化层来获取分割掩码中蕴含的语义信息;最后,综合考虑类别不平衡、语义一致性等因素的影响,提出一种融合对抗损失、分割损失和感知损失的混合损失函数以提升模型学习效果.实验结果表明,新方法在INbreast和CBIS-DDSM两个乳腺分割公开数据集中分别取得99.35%和99.72%的准确率,以及81.27%和82.01%的集合相似度,获得优于现有方法的分割性能.
关键词
乳腺肿块分割
U-Net模型
深度学习
生成对抗网络
医学辅助诊断
Keywords
breast mass segmentation
U-Net model
deep learning
generative adversarial networks
computer-aided medical diagnosis
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于联邦学习和区块链的新冠肺炎胸部CT图像分割
王生生
陈
境
宇
卢奕南
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
16
原文传递
2
变电站通信电源监控模块一体化集成技术研究
尹洪鑫
陈
境
宇
《中国新通信》
2024
3
下载PDF
职称材料
3
建设及营运期高速公路边坡滑坡治理分析
陈
境
恩
陈
境
宇
廖萍
《山西建筑》
2023
0
下载PDF
职称材料
4
基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块图像分割方法
刘东
陈
境
宇
王生生
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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