我国首次火星探测任务 被引量：60

1

作者 耿言 周继时 +4 位作者 李莎 付中梁 孟林智 刘建军 王海鹏 《深空探测学报》 2018年第5期399-405,共7页

我国首次火星探测任务于2016年立项实施。综合介绍了国际火星探测的历史和现状,我国首次火星探测任务的工程目标和科学目标、总体技术方案、关键技术难点、预期创新成果。我国首次火星探测任务将通过一次发射,实现火星环绕和着陆巡视,... 我国首次火星探测任务于2016年立项实施。综合介绍了国际火星探测的历史和现状,我国首次火星探测任务的工程目标和科学目标、总体技术方案、关键技术难点、预期创新成果。我国首次火星探测任务将通过一次发射,实现火星环绕和着陆巡视,对火星开展全球性普查和局部的精细探测,推进火星地形地貌与地质构造、土壤特征与水冰分布、表明物质组成、大气电离层和气候环境、物理场与内部构造等方面的研究。实现火星探测任务目标,针对火星探测面临的各种特殊环境,需突破长期自主管理与控制等8类关键技术,取得的一系列创新成果,将为我国建立独立自主的深空探测基础工程体系,掌握深空探测基础共性技术,形成开展深空探测的基础工程能力。 展开更多

关键词 火星探测 任务目标 总体方案 关键技术 创新成果

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中国大学MOOC平台数字图像处理在线开放课程的建设与应用 被引量：17

2

作者 贾永红 付仲良 孙和利 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第12期144-147,共4页

探讨中国大学MOOC平台数字图像处理MOOC建设及其在教学中的应用。通过线上教学与混合教学实践表明,数字图像处理MOOC建设与应用提高了教学规模,推动了教学资源共享,混合式教学加强了师生间的交流,既能提高学生自主学习能力又能提高教学... 探讨中国大学MOOC平台数字图像处理MOOC建设及其在教学中的应用。通过线上教学与混合教学实践表明,数字图像处理MOOC建设与应用提高了教学规模,推动了教学资源共享,混合式教学加强了师生间的交流,既能提高学生自主学习能力又能提高教学效率,有助于教学改革的深化和教学质量的提升。 展开更多

关键词 MOOC 数字图像处理 混合式教学

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多时相Landsat数据动态监测城市土地利用变化——以上海市为例 被引量：10

3

作者 付仲良 陈静 《地理信息世界》 2016年第6期26-30,38,共6页

近年来,上海市由于经济的快速发展,城市用地急剧增加,利用多时相的遥感影像,可以动态地定量监测这种城市化的现象。该文采用平行六面体分类法、最小距离分类法、最大似然分类方法,对上海市2002年和2009年Landsat5遥感影像进行分类并对比... 近年来,上海市由于经济的快速发展,城市用地急剧增加,利用多时相的遥感影像,可以动态地定量监测这种城市化的现象。该文采用平行六面体分类法、最小距离分类法、最大似然分类方法,对上海市2002年和2009年Landsat5遥感影像进行分类并对比,发现最大似然分类方法精度最高,在此基础上,分析利用ENVI获取的土地利用类型转移矩阵,可以发现,上海市土地利用发生重大变化,城市用地面积急剧增加,耕地面积快速减少。大量的耕地资源流向了城市用地,但其他用地很少转移到耕地,这种占用不可逆。上海市各区县城市用地的扩张不仅存在数量上的差异,同时还存在着空间上的差异。 展开更多

关键词 城市土地利用 遥感监督分类 上海

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火星探测高分辨率可见光相机光学系统设计 被引量：8

4

作者 孟庆宇 付中梁 +1 位作者 董吉洪 王栋 《深空探测学报》 2018年第5期458-464,共7页

详细规划了首次火星探测有效载荷高分辨率可见光相机光学系统设计方案。阐述了火星探测高分相机的科学意义以及国外火星高分相机的发展趋势。据此对光学系统的选型进行了分析,从应用优势角度选择了COOK式离轴三反系统完成光学系统设计,... 详细规划了首次火星探测有效载荷高分辨率可见光相机光学系统设计方案。阐述了火星探测高分相机的科学意义以及国外火星高分相机的发展趋势。据此对光学系统的选型进行了分析,从应用优势角度选择了COOK式离轴三反系统完成光学系统设计,光学系统焦距为4 600 mm,相机对孔径1:12,实现分辨率优于0.6 m@300 km,视场角优于2°的光学系统。从工程可实现性角度,完成了相机离轴非球面反射镜检测补偿器的设计。该光学系统可保证火星高分相机指标居国际领先水平。 展开更多

关键词 火星探测 高分相机 光学系统

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深空探测中的激光诱导击穿光谱探测仪 被引量：8

5

作者 舒嵘 徐卫明 +2 位作者 付中梁 万雄 袁汝俊 《深空探测学报》 2018年第5期450-457,共8页

物质成分探测是深空探测领域非常重要的技术领域,激光诱导击穿光谱技术是一种可以非接触式快速获得物质元素成分信息的手段,论文针对2020年我国首次火星探测任务提出的火星表面成分探测仪,阐述了激光诱导击穿光谱技术基本原理,国内外的... 物质成分探测是深空探测领域非常重要的技术领域,激光诱导击穿光谱技术是一种可以非接触式快速获得物质元素成分信息的手段,论文针对2020年我国首次火星探测任务提出的火星表面成分探测仪,阐述了激光诱导击穿光谱技术基本原理,国内外的技术发展现状和趋势,重点围绕火星环境、有效载荷生存性进行了分析,最后论文详细探讨了激光诱导击穿光谱技术中的数据反演和定量化技术。 展开更多

关键词 火星 激光诱导击穿光谱 LIBS 定量分析 物质成分

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基于自适应均值漂移的超声心动图左心室分割方法 被引量：7

6

作者 朱锴 付忠良 +1 位作者 陶攀 朱硕 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期273-279,共7页

利用超声心动图进行心室分割能够获得心室容积参数,对评价心功能有重要意义。但超声图像有噪声大、难以分割等特点,仅仅靠人工对目标区域进行手动分割工作量巨大,且目前自动分割技术尚无法保证分割精度。针对这些问题,本文提出了一种全... 利用超声心动图进行心室分割能够获得心室容积参数,对评价心功能有重要意义。但超声图像有噪声大、难以分割等特点,仅仅靠人工对目标区域进行手动分割工作量巨大,且目前自动分割技术尚无法保证分割精度。针对这些问题,本文提出了一种全新的算法框架对心室结构进行了分割提取。首先,采用更快速的基于区域的卷积神经网络目标检测算法对目标区域进行定位,得到感兴趣区域;然后使用K均值(K-means)算法对目标区域进行初始聚类;接着使用一种自适应核函数带宽的均值漂移(mean shift)算法进行分割;最后采用种子填充算法提取目标区域。该算法结构实现了自动提取分割目标区域,免去了人工定位的过程。实验表明,在定量评价标准下,这种分割框架能够对目标区域进行精确的提取,同时提出的自适应均值漂移算法较传统固定带宽均值漂移算法更稳定,且分割效果更好。研究结果显示,本文所述方法有助于实现超声心动图左心室切面的自动分割。 展开更多

关键词 左心室分割 左心室定位 像素聚类 均值漂移分割 自适应核函数带宽

原文传递

基于卷积神经网络的超声图像左心室分割方法 被引量：6

7

作者 朱锴 付忠良 陈晓清 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2121-2124,共4页

超声图像左心室的分割在临床上对医生的作用巨大。由于超声图像含有大量噪声,轮廓特征不明显,目前的卷积神经网络(CNN)方法对左心室分割容易得到不必要的区域,并且分割目标不完整。为了解决上述问题,在全卷积神经网络(FCN)基础上加入了... 超声图像左心室的分割在临床上对医生的作用巨大。由于超声图像含有大量噪声,轮廓特征不明显,目前的卷积神经网络(CNN)方法对左心室分割容易得到不必要的区域,并且分割目标不完整。为了解决上述问题,在全卷积神经网络(FCN)基础上加入了关键点定位和求取图像凸包方法对分割结果进行优化。首先采用FCN获取初步的分割结果;然后为了去除分割结果中的错误区域,提出一种CNN定位左心室三个关键点的位置,通过关键点筛选掉分割结果中不必要的区域;最后为保证剩余区域能够组合成一个完整的心室,利用求取图像凸包算法将所有有效区域进行合并。实验结果表明,在超声图像左心室分割效果上,所提方法能够在普通FCN的基础上获得很大的提升,在交并比评价标准下,该方法获取的左心室结果能够比传统CNN方法提升近15%。 展开更多

关键词 超声图像 分割 关键点定位 卷积神经网络 凸包

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高温渣粒余热回收专利技术对比分析 被引量：1

8

作者 付仲亮 楼国锋 +4 位作者 肖永力 豆瑞锋 张友平 李鹏元 温治 《冶金能源》 2023年第4期37-41,共5页

目前,高温渣粒余热回收技术主要包括颗粒与空气换热、颗粒与水或水蒸气的换热等。文章查阅了近十几年来的专利文献,结合前人的颗粒换热研究方法,在汇总余热回收装置研发情况基础上,分析总结了竖式床、卧式床和其他类型的余热回收装置在... 目前,高温渣粒余热回收技术主要包括颗粒与空气换热、颗粒与水或水蒸气的换热等。文章查阅了近十几年来的专利文献,结合前人的颗粒换热研究方法,在汇总余热回收装置研发情况基础上,分析总结了竖式床、卧式床和其他类型的余热回收装置在不同冷却介质以及不同换热方式下的优点和缺点,为高温渣粒余热回收技术的研发提供参考和建议。 展开更多

关键词 钢铁工业 高温渣粒 余热回收 移动床 颗粒换热

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基于深度学习的医学计算机辅助检测方法研究 被引量：5

9

作者 陶攀 付忠良 +1 位作者 朱锴 王莉莉 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期368-375,共8页

针对自动检测医学图像中指定目标时存在的问题,提出了一种基于深度学习自动检测目标位置和估计对象姿态的算法。该算法基于区域深度卷积神经网络和目标结构的先验知识,采用区域生成候选框网络、感兴趣区域池化策略,引入包括分类损失、... 针对自动检测医学图像中指定目标时存在的问题,提出了一种基于深度学习自动检测目标位置和估计对象姿态的算法。该算法基于区域深度卷积神经网络和目标结构的先验知识,采用区域生成候选框网络、感兴趣区域池化策略,引入包括分类损失、边框位置回归定位损失和像平面内朝向损失的多任务损失函数,近似优化一个端到端的有监督定位网络,能快速地对医学图像中目标自动定位,有效地为下一步的分割和参数自动提取提供定位结果。并在超声心动图左心室检测中提出利用检测额外标记点(二尖瓣环、心内膜垫和心尖),能高效地对左心室朝向姿态进行估计。为了验证算法的鲁棒性和有效性,实验数据选取经食管超声心动图和核磁共振图像。实验结果表明算法是快速、精确和有效的。 展开更多

关键词 计算机辅助检测 核磁共振图像 超声心动图 物体检测 区域卷积神经网络

原文传递

利用关键点检测算法的超声图像定点测量 被引量：5

10

作者 朱锴 陶攀 +1 位作者 付忠良 陈晓清 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期67-73,共7页

超声图像的定点距离测量在临床医学上十分重要.由于超声图像的噪声大,边缘模糊,因此关键点自动定位在超声图像中很有挑战性.目前的关键点检测算法通常是针对单个关键点位置进行优化,难以在保证每个关键点检测精度的情况下得到准确的测... 超声图像的定点距离测量在临床医学上十分重要.由于超声图像的噪声大,边缘模糊,因此关键点自动定位在超声图像中很有挑战性.目前的关键点检测算法通常是针对单个关键点位置进行优化,难以在保证每个关键点检测精度的情况下得到准确的测量距离.为使超声图像中关键点的精度和两个关键点之间的距离更加精确,本文提出一种基于级联卷积神经网络的关键点检测算法,该方法采用两个卷积网络从粗略到精细的对关键点进行定位.首先利用第一个网络回归两个关键点的粗略位置,并将包含这两个关键点的小区域送入第二个网络.然后本文提出一种加入距离修正的损失函数,作为第二个网络的优化目标,在第一个网络输出结果的基础上定位最终的关键点位置.实验结果表明,本文提出的级联方法无论是相比传统的级联方式还是回归树方法,本文算法在超声图像的关键点定位上更为精准,并且在最终的距离测量精度上也有很大的提高,在评价标准下比传统级联方法检测精度上提升将近30%. 展开更多

关键词 超声心动图 关键点定位 卷积神经网络 损失函数 自动测量

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基于Simulink Real-Time的汽车空调半实物仿真试验系统研发 被引量：1

11

作者 姚栋伟 吴晓虎 +4 位作者 卢鑫威 张永光 付忠亮 黄忠毅 吴锋 《国外电子测量技术》 北大核心 2023年第9期114-121,共8页

针对多样化汽车空调电子零部件的高效、低成本总成级测试需求,研究基于一汽大众速腾1.6 L车型原型,设计了基于Simulink Real-Time的汽车空调半实物仿真试验系统。该系统集成了真实的汽车空调总成、制冷循环以及包含宿主机和目标机的双... 针对多样化汽车空调电子零部件的高效、低成本总成级测试需求,研究基于一汽大众速腾1.6 L车型原型,设计了基于Simulink Real-Time的汽车空调半实物仿真试验系统。该系统集成了真实的汽车空调总成、制冷循环以及包含宿主机和目标机的双机实时仿真系统,用于开发和运行台架监控和空调控制模型,为汽车空调电子零部件提供半实物仿真测试环境。通过系统集成及功能验证,结果表明,汽车空调半实物仿真试验系统能够实现汽车空调基本控制功能,同时在不同工况下实现乘员舱温度控制的稳定性,稳态误差控制在±1℃以内。此外,该系统还具备灵活调整空调运行工况和状态的能力,为汽车空调电子零部件提供了高效、低成本的半实物仿真测试环境。 展开更多

关键词 Simulink Real-Time 汽车空调 半实物仿真 仿真模型 试验系统

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基于多模态融合注意力的肝细胞癌疗效预测方法

12

作者 文含 付忠良 +2 位作者 赵莹 姚宇 刘爱连 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S02期41-46,共6页

针对传统方法预测肝细胞癌(HCC)疗效通常只采用图像信息、临床信息或基因信息等单一模态信息的问题,提出一种基于多模态融合注意力的HCC疗效预测方法。首先,使用残差网络(ResNet)提取图像特征和多层感知机提取临床特征和常规放射学特征... 针对传统方法预测肝细胞癌(HCC)疗效通常只采用图像信息、临床信息或基因信息等单一模态信息的问题,提出一种基于多模态融合注意力的HCC疗效预测方法。首先,使用残差网络(ResNet)提取图像特征和多层感知机提取临床特征和常规放射学特征;其次,构建一个多模态融合注意力模块,通过计算不同模态特征之间的相关性有效地融合图像特征、临床特征和常规放射学特征;最后,通过一个分类网络实现对HCC患者疗效的准确分类预测。实验结果表明,与单一模态预测疗效的方法相比,所提方法的准确率在实验数据集上提升了5.95个百分点,验证了所提方法能显著改善HCC患者疗效预测的结果。 展开更多

关键词 多模态融合 注意力机制 肝细胞癌 疗效预测 深度学习

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海量三维表面模型快速切片方法研究

13

作者 方园园 付仲良 +1 位作者 李玉舟 张涵 《测绘地理信息》 CSCD 2023年第4期7-10,共4页

针对大规模场景中三维数据的快速加载,对原始三维数据进行切片处理,是解决海量数据加载调度的关键技术手段之一。提出一种基于GPU(graphics processing unit)并行的三维表面模型快速切片方法,通过并行判断三角形与包围盒的空间关系,计... 针对大规模场景中三维数据的快速加载,对原始三维数据进行切片处理,是解决海量数据加载调度的关键技术手段之一。提出一种基于GPU(graphics processing unit)并行的三维表面模型快速切片方法,通过并行判断三角形与包围盒的空间关系,计算三角形与包围盒的交点并重新构建三角网,最后得到切片数据。通过实验验证,该方法能有效提高海量模型的切片效率。 展开更多

关键词 三角网分割 三维瓦片数据集 GPU并行计算

原文传递

一种基于元学习的小样本核磁共振图像分割方法

14

作者 陈晓清 付忠良 姚宇 《生物医学工程学杂志》 EI CAS 北大核心 2023年第2期193-201,共9页

将深度学习算法应用于核磁共振(MR)图像分割时,必需以大量经标注后图像作为训练集的数据支撑。然而,MR图像的特殊性导致采集大量的图像数据较困难,制作大量的标注数据成本高。为降低MR图像分割对大量标注数据的依赖,本文提出了一种用于... 将深度学习算法应用于核磁共振(MR)图像分割时,必需以大量经标注后图像作为训练集的数据支撑。然而,MR图像的特殊性导致采集大量的图像数据较困难,制作大量的标注数据成本高。为降低MR图像分割对大量标注数据的依赖,本文提出了一种用于小样本MR图像分割的元U型网络(Meta-UNet),能够利用少量的图像标注数据完成MR图像分割任务,并获得良好的分割结果。其具体操作为:通过引入空洞卷积对U型网络(U-Net)进行改进,增加网络模型感受野从而提高模型对不同尺度目标的灵敏度;通过引入注意力机制提高模型对不同尺度目标的适应性;通过引入元学习机制,并采用复合损失函数对模型训练进行良好的监督和有效的引导。本文利用提出的Meta-UNet模型,在不同分割任务上进行训练,然后用训练好的模型在全新的分割任务上进行评估,实现了目标图像的高精度分割。新的分割方法比起常用的无监督医学图像配准分割方法——体素变形网络(VoxelMorph)、数据增强医学图像分割方法——转换学习数据增强模型(DataAug)和基于标签转移的医学图像分割方法——标签转移网络(LT-Net)三种模型平均戴斯相似性系数(DSC)有一定提高。实验结果显示,本文所提方法利用少量样本即可有效地进行MR图像分割,今后可为临床诊断和治疗提供可靠辅助。 展开更多

关键词 小样本 核磁共振图像 图像分割 元学习

原文传递

基于改进蚁群算法的网格化电力巡检规划方法

15

作者 胡捷 付仲良 刘禹 《地理空间信息》 2023年第5期5-8,共4页

针对架空输配电力线杆塔的无人机网格化巡检最优路径规划问题,通过结合多约束条件下智能算法,提出了一种多旋翼无人机网格化最优巡检航迹自动规划方法。首先建立无人机网格化巡检作业环境模型;再划分任务区的子区域,并结合路网信息进行... 针对架空输配电力线杆塔的无人机网格化巡检最优路径规划问题,通过结合多约束条件下智能算法,提出了一种多旋翼无人机网格化最优巡检航迹自动规划方法。首先建立无人机网格化巡检作业环境模型;再划分任务区的子区域,并结合路网信息进行道路匹配,确定起降点坐标;最后在子区域内利用改进蚁群算法求解优化输配电杆塔与线路的巡检规划路径。结果表明,该方法能自动完成一定规模的复杂多等级电力线杆塔无人机巡检路径规划工作,可显著提升巡检效率。 展开更多

关键词 多旋翼无人机 电力巡检 智能优化算法 蚁群算法 路径优化

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一种三维天际线快速提取和显示算法

16

作者 付仲良 谭均铭 《测绘地理信息》 CSCD 2022年第3期96-99,共4页

针对建筑立面图上对城市天际线的设计和分析无法模拟多维度真实视觉感官的问题,提出一种在三维城市模型场景中快速提取天际线的算法,通过基于OpenMP的中央处理器(central processing unit,CPU)并行视线跟踪求交算法,获取固定视角下建筑... 针对建筑立面图上对城市天际线的设计和分析无法模拟多维度真实视觉感官的问题,提出一种在三维城市模型场景中快速提取天际线的算法,通过基于OpenMP的中央处理器(central processing unit,CPU)并行视线跟踪求交算法,获取固定视角下建筑物与天相接部分的轮廓线,并改进图形处理器(graphics processing unit,GPU)渲染管线中的模板测试,在视角变化过程中实时渲染天际线。应用结果表明,该算法能较快速地提取三维天际线,并满足动态浏览的要求。 展开更多

关键词 三维城市模型 天际线 OPENMP 模板测试

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“数字图像处理”国家精品资源共享课的建设与应用 被引量：1

17

作者 贾永红 付仲良 孙和利 《测绘与空间地理信息》 2019年第3期1-2,7,共3页

数字图像处理国家级精品资源共享课课程组从学习者与资源使用者的角度出发,创建了丰富的教学资源并及时更新,共享课资源推广应用于本科教学,受到校内外学习者的高度评价。利用精品共享课平台开展数字图像处理翻转课堂教学改革实践,取得... 数字图像处理国家级精品资源共享课课程组从学习者与资源使用者的角度出发,创建了丰富的教学资源并及时更新,共享课资源推广应用于本科教学,受到校内外学习者的高度评价。利用精品共享课平台开展数字图像处理翻转课堂教学改革实践,取得了令人满意的教学效果,建设了一支高水平教学团队。 展开更多

关键词 数字图像处理 国家精品资源共享课 翻转课堂

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小天体探测自主绕飞智能规划建模 被引量：1

18

作者 朱立颖 叶志玲 +2 位作者 李玉庆 付中梁 徐勇 《深空探测学报》 2019年第5期463-469,共7页

针对小天体探测存在显著通讯延迟、任务执行效率低等问题,梳理了小天体探测智能规划需求,面向自主绕飞任务开展了智能规划研究。首先将该问题分解为平台任务智能规划和载荷任务智能规划两部分。针对平台任务智能规划问题,基于PDDL语言... 针对小天体探测存在显著通讯延迟、任务执行效率低等问题,梳理了小天体探测智能规划需求,面向自主绕飞任务开展了智能规划研究。首先将该问题分解为平台任务智能规划和载荷任务智能规划两部分。针对平台任务智能规划问题,基于PDDL语言设计了探测器自主管理知识模型,提出了基于状态时间线扩展的求解算法;针对任务智能规划问题,建立了基于CSP问题的智能规划数学模型,提出了基于遗传策略的求解算法。最后开发了仿真系统进行算法验证。仿真结果表明:该方法可综合平台与载荷需求,在存储、能源、通信等多种约束条件下,对绕飞探测任务进行统一的任务规划,并得到指令序列和动作序列,能够提高任务管控的智能化程度,降低任务操作的复杂性。 展开更多

关键词 小天体探测 智能规划 自主绕飞 建模

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基于多任务学习的肝细胞癌分割与病理分化程度预测方法 被引量：1

19

作者 文含 赵莹 +4 位作者 杨涌 王洪凯 刘爱连 姚宇 付忠良 《生物医学工程学杂志》 EI CAS 北大核心 2023年第1期60-69,共10页

肝细胞癌(HCC)是最常见的肝脏恶性肿瘤,其中HCC分割和病理分化程度预测是手术治疗和预后评估过程中的两个重要任务。现有方法通常独立地解决这两个问题,没有考虑两个任务的相关性。本文提出了一种多任务学习模型,旨在同时完成分割任务... 肝细胞癌(HCC)是最常见的肝脏恶性肿瘤,其中HCC分割和病理分化程度预测是手术治疗和预后评估过程中的两个重要任务。现有方法通常独立地解决这两个问题,没有考虑两个任务的相关性。本文提出了一种多任务学习模型,旨在同时完成分割任务和病理分化程度分类任务。本文所提模型由分割子网和分类子网构成:在分类子网中提出了一种多尺度特征融合方法来提高分类精度;在分割子网中设计了一种边界感知注意力,用于解决肿瘤过分割问题。本文采用动态权重平均多任务损失,使模型在两个任务中同时获得最优的性能。研究结果显示,本文方法在295例HCC患者上的实验结果均优于其它多任务学习方法,在分割任务上戴斯相似系数(Dice)为(83.9±0.88)%,同时在分类任务上的平均召回率为(86.08±0.83)%,F1分数为(80.05±1.7)%。该结果表明,本文提出的多任务学习方法能够同时较好地完成分类任务和分割任务,可为HCC患者的临床诊断和治疗提供理论参考。 展开更多

关键词 深度学习 多任务学习 肝细胞癌 分类 分割

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一种具有域自适应反标准化的多模态医学图像对比学习算法 被引量：1

20

作者 文含 赵莹 +3 位作者 蔡秀定 刘爱连 姚宇 付忠良 《生物医学工程学杂志》 EI CAS 北大核心 2023年第3期482-491,共10页

最近,深度学习在医学图像任务中取得了令人瞩目的成果。然而,这种方法通常需要大规模的标注数据,而医学图像的标注成本较高,因此如何从有限的标注数据中进行高效学习是一个难题。目前,常用的两种方法是迁移学习和自监督学习,然而这两种... 最近,深度学习在医学图像任务中取得了令人瞩目的成果。然而,这种方法通常需要大规模的标注数据,而医学图像的标注成本较高,因此如何从有限的标注数据中进行高效学习是一个难题。目前,常用的两种方法是迁移学习和自监督学习,然而这两种方法在多模态医学图像中的研究却很少,因此本研究提出了一种多模态医学图像对比学习方法。该方法将同一患者不同模态的图像作为正样本,有效增加训练过程中的正样本数量,有助于模型充分学习病灶在不同模态图像上的相似性和差异性,从而提高模型对医学图像的理解能力和诊断准确率。常用的数据增强方法并不适合多模态图像,因此本文提出了一种域自适应反标准化方法,借助目标域的统计信息对源域图像进行转换。本研究以两个不同的多模态医学图像分类任务对本文方法展开验证:在微血管浸润识别任务中,本文方法获得了(74.79±0.74)%的准确率和(78.37±1.94)%的F1分数,相比其它较为熟知的学习方法有所提升;对于脑肿瘤病理分级任务,本文方法也取得了明显的改进。结果表明,本文方法在多模态医学图像数据上取得了良好的结果,可为多模态医学图像的预训练提供一种参考方案。 展开更多

关键词 自监督学习 多模态医学图像 疾病诊断 域自适应反标准化

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