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基于互信息的配准方法,其目标函数经常存在许多局部极值,给配准的优化过程带来很大困难。提出一种基于概率模型的引力优化算法,在空间中随机构造参考物体与浮动物体,根据牛顿万有引力定律,搜索空间中质量最大的物体。利用该算法,实现以归一化互信息为相似性测度的医学图像配准实验。实验结果表明,这种方法能够有效地克服互信息的局部极值,在配准精度、配准时间和抗噪性方面都有较好的性能。 相似文献
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肺癌一直是严重威胁人类健康的疾病之一,肺结节作为早期肺癌的一个重要征象,在肺癌的早期诊断与治疗中具有重要的意义。传统的CT影像肺结节检测方法不仅步骤繁琐、处理速度慢,而且对于结节的检出率及定位精度都亟待提高。提出一种基于非对称卷积核YOLO V2网络的CT影像肺结节检测方法:首先将连续的CT序列叠加构造为伪彩色数据集,以增强病变和健康组织的差异;然后将含有非对称卷积核的inception V3模块引入到YOLO V2网络中,构造出一种适用于肺结节检测的深度网络,一方面利用YOLO V2网络在目标检测上的优势,另一方面通过inception V3模块在网络的宽度与深度上进行扩增,以提取更加丰富的特征;为进一步提高结节的定位精度,对损失函数的设计与计算方法也进行一定的改进。为验证所提检测模型的性能,从LIDC-IDRI数据集中选取1 010个病例的CT图像用于训练和测试,在大于3 mm的肺结节中,检测敏感度为94.25%,假阳性率为8.50%。实验表明,所提出的肺结节检测方法不仅可以简化肺部CT图像的处理过程,而且在结节检测率及定位精度方面均优于传统方法,可为肺结节检测提供一种新思路。 相似文献
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针对目前单波长法HGB(血红蛋白)测量仪需要测量空白溶液进行对比校正的缺陷,提出了一种便携式双波长HGB测量系统。系统主要包括恒定光源、比色池、光接收器、ARM控制与数据处理单元、LCD显示等模块。经过实际测试表明,该系统性能稳定,精度高,比单波长法更加高效,可以较好的满足临床医学的需要,具有一定的实用性和推广价值。 相似文献
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针对传统基于三维特征的肺结节检测方法存在小结节检出率不高且计算量大的问题,提出一种更为高效的基于三维密集网络的肺结节检测方法。首先将密集连接单元引入3D U-Net,构建适用于肺结节检测的3D Dense U-Net网络;由于3D Dense U-Net用密集连接块代替原始3D U-Net的普通卷积层,可最大化地保证层与层之间的信息流通,不仅能解决传统堆叠式网络所存在的特征冗余问题,而且能加快网络训练速度。同时,该网络保留U-Net的基本连接方式,以实现底层特征的复用,从而可以有效地获取候选结节。在此基础上,针对候选结节中包含假阳例的问题,为了更加有效地获取结节特征,提高网络对结节的鉴别能力,构造三维密集分类网络(3D DenseNet)进行假阳例的剔除。在天池医疗AI大赛数据集的测试中,检测肺结节总体敏感度94.3%,10 mm以下结节敏感度91.5%,假阳例率5.9%。 所提出的基于三维密集网络的肺结节检测方法对于小结节的检测更加灵敏,不仅能提高结节检出率,而且计算效率也有所提高。 相似文献
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基于底层特征融合和相关反馈的医学图像检索 总被引:1,自引:0,他引:1
针对胸片图像特征,提出用分块主颜色、灰度共生矩阵和梯度图像形状不变矩以及它们的融合加之相关反馈技术进行检索的方法。在Windows Vista环境下用VisualC 实现了一个胸片图像检索的原型系统,实验表明,该方法具有良好的检索效果。 相似文献
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根据血细胞信号的特点,提出了一种基于小波包分析和神经网络的血细胞识别方法。该方法首先对血细胞信号进行小波包分解,然后对分解系数进行重构,求得重构信号的能量;然后选取三个能量特征并结合7个时域特征参数构造成特征向量,作为神经网络的输入;最后建立神经网络模型进行训练。实验分析了不同条件下的信号识别情况,结果表明该方法识别效果较好。 相似文献
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对患有孤独症谱系障碍(ASD)的儿童进行康复训练能够有效提高患儿的生存质量,但传统的训练手段有一定的局限性,需要花费大量的人力物力且难以突破地域的限制。随着信息技术的发展,虚拟现实技术正在成为一种有效的康复训练辅助手段,本文总结了目前国际上虚拟现实在ASD康复训练中的一些最新研究,讨论了虚拟现实在实际应用过程中可能遇到的问题,旨在为进一步推进虚拟现实技术在ASD康复训练中的应用提供参考。 相似文献
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近年来,人们在流体的仿真方面取得了很大的进展。大部分的研究工作都侧重在流体的计算领域,对流体的绘制研究涉及较少。以粒子流体作为研究对象,提出采用kd_tree技术划分流体仿真空间,该方法可以减少流体的搜索空间,同时通过计算粒子的梯度快速找到流体的表面粒子,加速流体的绘制。实验证明,本文采用的方法在不影响流体细节的前提下能提高绘制速度。 相似文献
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