可信的图神经网络节点分类方法

1

作者 刘彦北 马夕然 王雯 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期82-88,共7页

为了研究节点特征表示的不确定性对节点分类的影响,提出一种可信的图神经网络节点分类方法。算法使用径向基函数计算节点间距离,得到各类节点质心后,根据距离分配与未标记节点最近质心的类别标签提高节点分类性能,同时定义未标记节点和... 为了研究节点特征表示的不确定性对节点分类的影响,提出一种可信的图神经网络节点分类方法。算法使用径向基函数计算节点间距离,得到各类节点质心后,根据距离分配与未标记节点最近质心的类别标签提高节点分类性能,同时定义未标记节点和质心之间的距离为模型输出的不确定性,并使用梯度惩罚损失加强输入变化的可检测性,可以有效地检测分布外节点样本。在Cora、Citeseer和Pubmed这3个公开网络数据集上的结果表明:模型在分类任务的AUROC指标分别达到81.5%、76.2%和74.6%,在分布外样本检测任务中AUROC指标分别达到83.6%、72.8%和70.6%,证明了所提算法在提高节点分类性能的同时,可以有效检测分布外的节点样本,提高了节点分类的可信性。 展开更多

关键词 图神经网络 节点分类 分布外检测 不确定性估计 梯度惩罚

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一种融合社区结构信息的网络表示学习算法

2

作者 刘彦北 刘金新 +1 位作者 耿磊 王雯 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2022年第2期53-59,共7页

为研究社区结构对网络表示学习的影响,提出了一种新颖的融合社区结构信息的网络表示学习算法(CINE)。通过借鉴模块度思想,将社区结构吸收到基于矩阵分解的模型中以保留网络内部的社区结构;设计一个整体的目标函数,在捕获社区结构信息的... 为研究社区结构对网络表示学习的影响,提出了一种新颖的融合社区结构信息的网络表示学习算法(CINE)。通过借鉴模块度思想,将社区结构吸收到基于矩阵分解的模型中以保留网络内部的社区结构;设计一个整体的目标函数,在捕获社区结构信息的同时也融合了节点间的1阶2阶邻近性信息和节点的属性信息,最终得到包含原始网络中3类信息的节点表示;采用Cora、Citeseer和Wiki等3个公开网络数据集验证CINE在节点分类、链接预测和可视化任务中的表现。结果表明:在3个数据集的分类任务中,CINE的Micro-F1分数分别达到了0.9002、0.8402、0.7619,优于所有对比算法;在Cora数据集的链路预测任务中,CINE的AUROC得分比Node2vec、DeepWalk和TADW等算法分别提高了1.165、1.144和1.059倍。说明CINE在保留网络的结构和属性信息的基础上,捕获了社区结构信息,使得所学节点表示可以更好地执行后续的网络分析任务。 展开更多

关键词 网络表示学习 属性信息 社区结构 节点分类 链接预测 可视化

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“信号与系统”课程线上教学模式研究

3

作者 刘彦北 吴骏 +2 位作者 张芳 耿磊 王雯 《科教导刊（电子版）》 2020年第18期143-143,共1页

近年来,信息技术的迅猛发展,许多高校开展大范围网络在线教学,面临诸多的挑战,也迎来了难得的机遇。本文以天津工业大学电子与信息工程学院网络线上教学模式为例,结合自身教学经验和我校信号与系统课程线上教学的实际情况,从“信号与系... 近年来,信息技术的迅猛发展,许多高校开展大范围网络在线教学,面临诸多的挑战,也迎来了难得的机遇。本文以天津工业大学电子与信息工程学院网络线上教学模式为例,结合自身教学经验和我校信号与系统课程线上教学的实际情况,从“信号与系统”课程特点、目前线上教学存在的挑战、以及如何优化线上教学模式三方面,谈谈信号与系统线上教学中的几点思考与体会。 展开更多

关键词 信号与系统 线上教学 教学模式

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单幅图像超分辨率重建技术研究进展 被引量：5

4

作者 张芳 赵东旭 +3 位作者 肖志涛 耿磊 吴骏 刘彦北 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期2634-2654,共21页

图像分辨率是衡量一幅图像质量的重要标准.在军事、医学和安防等领域,高分辨率图像是专业人士分析问题并做出准确判断的前提.根据成像采集设备、退化因素等条件对低分辨率图像进行超分辨率重建成为一个既具有研究价值又极具挑战性的难... 图像分辨率是衡量一幅图像质量的重要标准.在军事、医学和安防等领域,高分辨率图像是专业人士分析问题并做出准确判断的前提.根据成像采集设备、退化因素等条件对低分辨率图像进行超分辨率重建成为一个既具有研究价值又极具挑战性的难点问题.首先简述了图像超分辨率重建的概念、重建思想和方法分类;然后重点分析用于单幅图像超分辨率重建的空域方法,梳理基于插值和基于学习两大类重建方法中的代表性算法及其特点;之后结合用于超分辨率重建技术的数据集,重点分析比较了传统超分辨率重建方法和基于深度学习的典型超分辨率重建方法的性能;最后对图像超分辨率重建未来的发展趋势进行展望. 展开更多

关键词 超分辨率重建 单幅图像 空域方法 深度学习

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结合通道空间加权特征金字塔网络的白细胞检测与分割 被引量：5

5

作者 耿磊 杨盟盟 +4 位作者 肖志涛 张芳 刘彦北 吴骏 王雯 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1418-1427,共10页

白细胞的准确检测和精确分割是一项具有挑战性的医学图像处理任务.在显微镜下获取的白细胞图像会受到染色杂质的影响,且白细胞种类繁多、形态各异、类间差别小,还存在相互重叠相互粘连的现象,导致细胞边缘无法被准确分割,上述问题一直... 白细胞的准确检测和精确分割是一项具有挑战性的医学图像处理任务.在显微镜下获取的白细胞图像会受到染色杂质的影响,且白细胞种类繁多、形态各异、类间差别小,还存在相互重叠相互粘连的现象,导致细胞边缘无法被准确分割,上述问题一直都是白细胞图像检测和分割的难点.针对以上问题,基于Mask R-CNN提出了结合注意力机制多尺度特征融合的白细胞检测方法.在Mask R-CNN结构的基础上,在特征金字塔网络(FPN)模块中融合了注意力机制模块,提出了通道空间加权特征金字塔网络.该结构不仅可以学习特征图中重要通道特征的权重大小,还可以学习层中重要特征区域的表示.同时,在网络结构中加入了Skip-FPN模块,该模块通过短连接融合更多白细胞的底层细节信息,从而更准确地检测白细胞,更精确地进行白细胞的形态分割.实验结果表明,所提方法具有良好的检测与分割性能.在Kaggle开源数据集下,所提方法对白细胞检测的指标mAP值达到了98.25%,与改进前相比提高了1.25%;分割的平均精度mIoU值达到了89.30%,与改进前相比提高了0.002%. 展开更多

关键词 卷积神经网络 语义分割 多尺度特征 通道空间加权

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基于多重感受野UNet的仪表图像分割方法 被引量：4

6

作者 耿磊 史瑞资 +3 位作者 刘彦北 肖志涛 吴骏 张芳 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第3期771-777,共7页

为解决现有深度学习图像分割算法不能有效分割指针仪表图像中密集小目标的问题,提出基于多重感受野UNet的仪表图像分割方法。将自编码器结构和空洞卷积结构结合,使多尺度浅层特征和深层语义信息融合;以多种光照强度下采集的指针仪表数... 为解决现有深度学习图像分割算法不能有效分割指针仪表图像中密集小目标的问题,提出基于多重感受野UNet的仪表图像分割方法。将自编码器结构和空洞卷积结构结合,使多尺度浅层特征和深层语义信息融合;以多种光照强度下采集的指针仪表数据训练模型,充分提升神经网络的泛化能力;并行调节空洞卷积参数,使神经网络学习到最优模型。实验结果表明,算法显著提升了指针仪表图像中密集小目标的分割效果,有效泛化于不同光照强度下采集的同种指针仪表图像,验证了该模型的有效性。 展开更多

关键词 卷积神经网络 图像分割 自编码器 多尺度感受野 密集小目标

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节点属性增强的图自编码器 被引量：1

7

作者 张芳 王祺 刘彦北 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期76-80,共5页

针对传统图自编码器的解码方法忽略节点属性作用的问题,提出一种联合重建图结构和属性信息的节点属性增强的图自编码器(NEGAE)模型。模型在编码器部分,采用图卷积神经网络进行图节点数据的特征提取,获得其节点表示;在解码器部分,一方面... 针对传统图自编码器的解码方法忽略节点属性作用的问题,提出一种联合重建图结构和属性信息的节点属性增强的图自编码器(NEGAE)模型。模型在编码器部分,采用图卷积神经网络进行图节点数据的特征提取,获得其节点表示;在解码器部分,一方面采用内积方式对图结构进行重建,另一方面采用反卷积的方式对节点属性进行重建;最后,将结构信息和节点属性信息的重建误差融合到一个统一的损失函数中进行优化。在Cora、Citeseer、Pubmed数据集上的结果表明:该模型在链路预测任务中的ROC曲线下面积(AUC)分别达到91.19%、90.27%、96.69%;聚类任务中的聚类准确度(ACC)分别达到60.31%、50.60%、66.79%,说明NEGAE方法在各种学习任务上均取得了良好的性能。 展开更多

关键词 图自编码器 结构重建 节点属性重建

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高校“信号与系统”课程教学改革研究 被引量：2

8

作者 吴骏 陈纯锴 +7 位作者 张芳 徐秀知 谢玉芯 刘丽杰 王少娜 汪思鲁 刘彦北 王雯 《成才之路》 2021年第32期36-38,共3页

天津工业大学电气与电子工程学院“信号与系统”课程组针对课堂教学改革,在教学模式、课程思政教育、与工程实际的结合、现代化教学工具应用和考核方式五个方面进行了研究与实践。本研究与实践发挥了学生的学习主体作用,提高了学生的工... 天津工业大学电气与电子工程学院“信号与系统”课程组针对课堂教学改革,在教学模式、课程思政教育、与工程实际的结合、现代化教学工具应用和考核方式五个方面进行了研究与实践。本研究与实践发挥了学生的学习主体作用,提高了学生的工程素养和动手能力,对培养有视野、有担当、有热情、有能力的新一代大学生具有重要意义。 展开更多

关键词 “信号与系统”课程 教学改革 小班授课 课程思政 混合式教学 考核方式

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基于PageRank传播机制的超图神经网络

9

作者 刘彦北 周敬涛 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期67-73,共7页

针对传统超图神经网络卷积过程中层数过深过拟合以及传播范围小的问题,将超图神经网络(HGNN)与网页排名机制PageRank相结合,并利用个性化的改进传播方案,构建了基于PageRank传播机制的超图神经网络(HGNNP),在扩大学习领域的同时保持对... 针对传统超图神经网络卷积过程中层数过深过拟合以及传播范围小的问题,将超图神经网络(HGNN)与网页排名机制PageRank相结合,并利用个性化的改进传播方案,构建了基于PageRank传播机制的超图神经网络(HGNNP),在扩大学习领域的同时保持对根节点信息的有效关注,邻域范围扩大且可调节。在ModelNet40数据集和NTU数据集上对HGNNP的分类效果进行了验证。结果表明:HGNNP在ModelNet40数据集和NTU数据集上的最高分类准确率分别达到了93.07%和85.79%,相比HGNN分别提高了0.47%和8.59%,分类效果更好,且克服了过平滑问题;而且,随网络层数加深HGNNP的分类效果趋于稳定。 展开更多

关键词 超图 超图神经网络 网页排名机制 半监督分类

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从“林书豪现象”看中国青少年篮球运动员的基础训练 被引量：2

10

作者 刘彦北 《南京体育学院学报（自然科学版）》 2012年第6期20-22,共3页

"林疯狂"的旋风席卷全球的同时,也证明了中国球员在身高不占优势的情况下,经过正确的训练,也可以在NBA取得巨大的成功。同时也我们不得不反思我国篮球运动员的培养中的问题。我国青少年篮球运动员经过系统化,专业化的训练后,... "林疯狂"的旋风席卷全球的同时,也证明了中国球员在身高不占优势的情况下,经过正确的训练,也可以在NBA取得巨大的成功。同时也我们不得不反思我国篮球运动员的培养中的问题。我国青少年篮球运动员经过系统化,专业化的训练后,竞技水平已经有了很大的提高。但由于青少年年龄,身体发育情况,心理阅历,比赛经验不足等原因,还是在训练和比赛中出现了这样那样的问题,比如技术不全面,基本功不扎实,战术素养不好,不能完成教练的战术安排,体能不好,身体素质有待提高,对抗中吃亏等问题。要想提高运动员的技战术水平,必须从技术、战术、体能、心理等方面进行全面的训练。本文通过文献资料法,录像观察法,访谈法对我国青少年篮球运动远的基础训练状况进行分析和研究。最后提出建议,用以指导青少年的基础训练。 展开更多

关键词 篮球运动 青少年 基础训练

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基于多模态表示学习的阿尔兹海默症诊断算法 被引量：2

11

作者 樊连玺 刘彦北 +4 位作者 王雯 耿磊 吴骏 张芳 肖志涛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第10期107-113,共7页

阿尔茨海默症是一种典型的涉及多种致病因素的神经系统退行性疾病。然而,阿尔茨海默症的病因尚不明确,病程不可逆转,且无治愈方法,因此其早期诊断和治疗一直是人们关注的重点。受试者的神经影像数据对于该疾病的诊断具有重要的辅助作用... 阿尔茨海默症是一种典型的涉及多种致病因素的神经系统退行性疾病。然而,阿尔茨海默症的病因尚不明确,病程不可逆转,且无治愈方法,因此其早期诊断和治疗一直是人们关注的重点。受试者的神经影像数据对于该疾病的诊断具有重要的辅助作用,而结合多个模态的数据可进一步提高诊断效果。目前,联合该疾病的多模态数据进行辅助诊断逐渐成为一个新兴的研究领域。在此提出了一种基于自编码器的多模态表示学习方法,用于阿尔茨海默症的诊断。首先将多个模态的数据进行初步融合,得到初级的共同表示;然后将其送入自编码器网络,学习隐空间中的共同表示;最后对隐空间中的共同表示进行分类,得到疾病的诊断结果。在国际公开ADNI数据集上,所提算法对患病和健康受试者的诊断准确率达到88.9%,与同类算法相比取得了最好的诊断效果。实验结果验证了所提算法对阿尔茨海默症诊断的有效性。 展开更多

关键词 阿尔兹海默症 疾病诊断 多模态融合 表示学习 自编码器网络

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基于分段线性函数的功放模型及数字预失真应用 被引量：3

12

作者 贾冰 赵宇 +2 位作者 刘开华 马永涛 刘彦北 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第11期2043-2048,共6页

为了克服通信系统中功率放大器的非线性和记忆效应,数字预失真技术成为研究的热点。提出一种基于分段线性函数的多项式模型,与广义记忆多项式模型相比,我们把多项式中的高阶项转换为分段求和项,消除了高阶相乘带来的不稳定性,同时由于... 为了克服通信系统中功率放大器的非线性和记忆效应,数字预失真技术成为研究的热点。提出一种基于分段线性函数的多项式模型,与广义记忆多项式模型相比,我们把多项式中的高阶项转换为分段求和项,消除了高阶相乘带来的不稳定性,同时由于分段阈值的存在,该模型的适用性和稳定性均有所提高。把功放模型应用于数字预失真结构中的实验结果表明:与广义记忆多项式模型相比,分段线性函数模型所需系数要少40%,邻信道功率比提高约1dB,归一化均方误差提高约8dB,因此该模型在数字预失真方面具有较好的效果。 展开更多

关键词 功率放大器 数字预失真 广义记忆多项式 分段线性函数

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脉搏数据优化研究 被引量：1

13

作者 付伟 赵宇 +1 位作者 王丽婷 刘彦北 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期157-161,240,共6页

目前脉搏信号采集系统以高采样率获取脉搏数据进而实现精确计算脉搏间期和脉率等生理信息,这对硬件设备的要求高,并且需要大量的存储空间。针对该问题,设计一款脉搏采集装置获取脉搏数据,综合脉搏波形特征和自适应阈值进行脉搏波识别,... 目前脉搏信号采集系统以高采样率获取脉搏数据进而实现精确计算脉搏间期和脉率等生理信息,这对硬件设备的要求高,并且需要大量的存储空间。针对该问题,设计一款脉搏采集装置获取脉搏数据,综合脉搏波形特征和自适应阈值进行脉搏波识别,结合曲线拟合原理提出一种基于软件层面对脉搏主波数据进行优化处理的方法。该方法通过软件滤波达到平滑脉搏波形的效果,解决了数据采集过程中产生的过饱和现象和脉搏波不平滑问题,同时能够以60Hz的采样率达到6kHz采样率的精度,脉搏识别率达到99.93%以上。通过Matlab仿真实验表明,相比于经典的差分阈值法,该方法实现的脉搏间隔和脉率误差降低,精确度明显提升,节省了存储空间,具有很高的工程实用性。 展开更多

关键词 脉搏主波拟合 数据分析 最小二乘 峰值估计

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L频段宽带GaN芯片高功率放大器设计 被引量：4

14

作者 张忍 刘彦北 《电子测量技术》 2016年第1期5-8,共4页

针对当前无线通信系统中射频功率放大器工作带宽窄、输出功率和附加效率低的缺点,本文基于CREE公司的GaN功率管设计了一款新型的L频段宽带大功率射频功率放大器。用源牵引和负载牵引技术测得工作频段内最佳输入输出阻抗,再通过集总参数... 针对当前无线通信系统中射频功率放大器工作带宽窄、输出功率和附加效率低的缺点,本文基于CREE公司的GaN功率管设计了一款新型的L频段宽带大功率射频功率放大器。用源牵引和负载牵引技术测得工作频段内最佳输入输出阻抗,再通过集总参数元件与微带线结合的方法设计宽带匹配网络,并对放大器功率、效率以及谐波分量等指标进行测试。测试数据表明,当放大器工作在L频段300 MHz带宽内(相对工作带宽为27.7%),输入功率为34dBm的连续波(CW)时,其输出功率可达50.4dBm(108 W),附加效率不低于48%,平坦度为±0.1dB。因此,本文设计的GaN射频宽带功率放大器具有带宽宽、效率高、功率大的特点,具备应用价值。 展开更多

关键词 射频功率放大器 匹配网络 附加效率 氮化镓(GaN)

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眼底图像质量分类综述 被引量：8

15

作者 张芳 赵东旭 +5 位作者 肖志涛 徐旭 耿磊 吴骏 刘彦北 王雯 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期501-512,共12页

眼底视网膜是唯一可用肉眼直接并集中观察到动脉、静脉与毛细血管的部位,因而眼底图像成为医生诊断眼底疾病及糖尿病、高血压、高血脂等疾病的重要依据.高质量的眼底图像是医生对眼底疾病患者进行病情诊断与治疗的前提.根据眼底相机采... 眼底视网膜是唯一可用肉眼直接并集中观察到动脉、静脉与毛细血管的部位,因而眼底图像成为医生诊断眼底疾病及糖尿病、高血压、高血脂等疾病的重要依据.高质量的眼底图像是医生对眼底疾病患者进行病情诊断与治疗的前提.根据眼底相机采集到的视网膜图像中眼底结构清晰度、图像对比度等条件对眼底图像质量进行分类成为一个既具有研究价值又极具挑战性的难点问题.首先简述了眼底图像质量分类的研究意义和实用价值,回顾了其发展历史;然后介绍了方法分类、每类方法的基本思想并梳理了各类方法中代表性算法及其特点;之后针对用于眼底质量分类的数据集,分析比较了主要眼底图像质量分类方法的性能.分析表明,传统方法中依据眼底结构特征判断视网膜图像质量相较于通用图像质量参数更加客观,而随着神经网络与机器学习的出现,在大数据驱动下,基于卷积神经网络的质量分类方法在准确率与鲁棒性方面性能更佳.最后对眼底图像质量分类未来的发展趋势进行展望. 展开更多

关键词 眼底图像质量分类 通用图像质量参数 眼底结构信息 深度学习

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基于超声相控阵的机织层合复合薄板试件内部缺陷检测方法 被引量：3

16

作者 肖志涛 郭永敏 +4 位作者 耿磊 吴骏 张芳 王雯 刘彦北 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期81-87,共7页

针对机织层合薄板复合材料试件的内部缺陷,采用超声相控阵检测法对其进行超声100%扫查,并对得到的超声定位的缺陷区域进行分析;建立了超声回波A扫描波形图、B扫描图像以及C扫描图像和机织层合板复合材料内部区域缺陷分布的对应关系,分... 针对机织层合薄板复合材料试件的内部缺陷,采用超声相控阵检测法对其进行超声100%扫查,并对得到的超声定位的缺陷区域进行分析;建立了超声回波A扫描波形图、B扫描图像以及C扫描图像和机织层合板复合材料内部区域缺陷分布的对应关系,分析比较了复合材料试件分别在同时激发4、8、16个晶片(阵元)的条件下得到的超声检测结果图,并在相控阵设置最优条件下对复合材料进行横纵方向超声扫描得到检测图,针对C扫描得到的缺陷扫查图进行定量分析。研究结果表明:扫描得到的超声A扫描波形图、B扫描图像以及C扫描图像在复合材料缺陷的位置上有一一对应的关系,超声相控阵检测法可用于机织层合板复合材料的无损检测及其缺陷的初步评价。 展开更多

关键词 机织层合薄板复合材料 缺陷检测 超声相控阵检测 超声回波 无损检测

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基于OBE理念的电子信息类本科专业实践教学改革研究 被引量：15

17

作者 肖志涛 吴骏 +3 位作者 耿磊 张芳 王雯 刘彦北 《教育教学论坛》 2018年第26期117-118,共2页

实践教学是培养学生实践创新能力的主要途径,对于创新型应用人才的培养具有重要作用。天津工业大学电子与信息工程学院针对实践教学现状,以培养创新型应用人才为目标,引入OBE教育理念,在实践教学体系、实践培养方式、实践教学与理论教... 实践教学是培养学生实践创新能力的主要途径,对于创新型应用人才的培养具有重要作用。天津工业大学电子与信息工程学院针对实践教学现状,以培养创新型应用人才为目标,引入OBE教育理念,在实践教学体系、实践培养方式、实践教学与理论教学的结合、实践基地、双师型教师队伍和评价方式方面对电子信息类本科专业的实践教学进行了改革,提升了学生的实践创新能力。 展开更多

关键词 实践教学改革 OBE理念 电子信息类本科专业

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“信号与系统”课程双语教学研究与实践 被引量：2

18

作者 吴骏 韩晓军 +6 位作者 王雯 陈纯锴 张芳 谢玉芯 徐秀知 刘丽杰 刘彦北 《教育教学论坛》 2019年第43期172-173,共2页

“信号与系统”是电子信息领域的重要课程,随着信息科学与技术的迅速发展,对于该课程进行双语教学是十分重要和必要的。天津工业大学电子与信息工程学院“信号与系统”课程组针对本课程的双语教学,在教材选用、教学内容设计、教学模式... “信号与系统”是电子信息领域的重要课程,随着信息科学与技术的迅速发展,对于该课程进行双语教学是十分重要和必要的。天津工业大学电子与信息工程学院“信号与系统”课程组针对本课程的双语教学,在教材选用、教学内容设计、教学模式设计、教学方法设计、教学资源建设五个方面进行了研究与实践。“信号与系统”课程双语教学的研究与实践,对于促进大学教育的国际化进程、实现学生英语水平和专业能力的共同提高以及培养具有国际合作和国际竞争力的人才均具有重要意义。 展开更多

关键词 信号与系统 双语教学 教学方法 教学资源

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结构图注意力网络的新冠肺炎轻重症诊断 被引量：2

19

作者 刘彦北 李赫南 +7 位作者 张长青 肖志涛 张芳 隗英 高耀宗 石峰 单飞 沈定刚 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期750-761,共12页

目的为辅助医生快速分辨新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)轻、重症患者,以便对症下药减轻医疗负担,提出一种基于结构图注意力网络的轻重症诊断算法。方法基于胸部CT图像提取的特定特征以及肺段间的位置关系构建结... 目的为辅助医生快速分辨新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)轻、重症患者,以便对症下药减轻医疗负担,提出一种基于结构图注意力网络的轻重症诊断算法。方法基于胸部CT图像提取的特定特征以及肺段间的位置关系构建结构图,以肺部内不同肺段为节点,以提取特征为节点属性。采用图神经网络汇聚相邻节点特征,再利用池化层获取分别代表左肺叶和右肺叶特征的图表示。使用结构注意力机制计算左、右肺叶的感染情况对结果诊断的重要性,并依据重要性融合左、右肺叶图表示以得到最终图表示,最后执行分类任务。由于数据中存在明显的类别不平衡现象,采用Focal-Loss损失函数优化模型以减轻对分类结果的影响。结果实验将所提算法分别与传统机器学习方法和流行的图神经网络算法做性能对比。在重症诊断的准确率上,本文算法相较于传统机器学习方法和图神经网络算法分别取得14.2%~42.0%和3.6%~4.8%的提升。在AUC(area under curve)指标上,本文算法相较于上述两种算法分别取得8.9%~18.7%和3.1%~3.6%的提升。除此之外,通过消融实验发现具有结构注意力机制的算法相较于未使用的算法在SPE(specificity)、SEN(sensitivity)和AUC 3个指标上分别取得了2.4%、1.4%和1.1%的提升;应用Focal-Loss损失函数的算法相较于未使用的算法提升了2.1%、1.1%和0.9%。结论所提出的诊断模型综合了图神经网络以及结构注意力机制的优点,引入Focal-Loss损失函数,提升了困难样本的分类准确率,使诊断结果更加准确。 展开更多

关键词 新冠肺炎(COVID-19)诊断 图神经网络(GNN) 结构注意力机制 拓扑结构图 图分类

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基于U-Net卷积神经网络的纳米颗粒分割 被引量：11

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作者 张芳 吴玥 +4 位作者 肖志涛 耿磊 吴骏 刘彦北 王雯 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第6期129-135,共7页

为了准确测量纳米颗粒的尺寸,依据透射电子显微镜拍摄的纳米颗粒图像,提出了一种基于U-Net卷积神经网络的颗粒自动分割方法。将U-Net部分网络结构与批量归一化层相结合,减弱了网络对初始化的依赖,提升了训练速度。对纳米颗粒图像进行半... 为了准确测量纳米颗粒的尺寸,依据透射电子显微镜拍摄的纳米颗粒图像,提出了一种基于U-Net卷积神经网络的颗粒自动分割方法。将U-Net部分网络结构与批量归一化层相结合,减弱了网络对初始化的依赖,提升了训练速度。对纳米颗粒图像进行半隐式偏微分方程滤波以增强图像边缘信息,利用改进的U-Net网络训练纳米颗粒个体分割模型,得到了分割结果。研究结果表明,所提方法能准确分割出图像中的纳米颗粒,对边缘模糊和强度不均的纳米颗粒的分割效果提升显著。 展开更多

关键词 图像处理:纳米颗粒分割 U-Net卷积神经网络 半隐式偏微分方程 滤波

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