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利多卡因通过抑制NETs改善阿霉素引起的心脏毒性
1
作者 陈铃 孟文 +2 位作者 朱霞 刘文涛 何学明 《检验医学与临床》 CAS 2024年第9期1241-1244,1249,共5页
目的通过动物实验验证利多卡因抑制中性粒细胞胞外诱捕网(NETs)减轻阿霉素引起的心脏毒性。方法将30只C57BL/6小鼠随机分为对照组、阿霉素组(DOX组)和利多卡因+阿霉素组(LIDO+DOX组),每组10只。对照组单次腹腔注射生理盐水1 mL/100 g;DO... 目的通过动物实验验证利多卡因抑制中性粒细胞胞外诱捕网(NETs)减轻阿霉素引起的心脏毒性。方法将30只C57BL/6小鼠随机分为对照组、阿霉素组(DOX组)和利多卡因+阿霉素组(LIDO+DOX组),每组10只。对照组单次腹腔注射生理盐水1 mL/100 g;DOX组单次腹腔注射阿霉素15 mg/kg;LIDO+DOX组尾静脉注射利多卡因6 mg/kg,30 min后腹腔注射阿霉素15 mg/kg。于第10天,取小鼠血清检测各组小鼠磷酸肌酸激酶(CK)、磷酸肌酸激酶同工酶(CK-MB)水平;采用酶联免疫吸附试验(ELISA)检测各组小鼠血浆NETs标志物游离DNA(cf-DNA)、瓜氨酸组蛋白3(CitH3)、髓过氧化物酶-DNA(MPO-DNA)的水平;采用免疫荧光法检测各组小鼠心脏组织NETs相关标记物中CitH3、髓过氧化物酶(MPO)的表达量。结果DOX组小鼠血清CK、CK-MB水平明显高于对照组和LIDO+DOX组小鼠(P<0.05)。ELISA检测结果显示,DOX组与LIDO+DOX组小鼠血浆MPO-DNA、CitH3和cf-DNA水平明显高于对照组(P<0.05),但LIDO+DOX组小鼠血浆MPO-DNA、CitH3和cf-DNA水平明显低于DOX组(P<0.05)。免疫荧光法检测结果发现,DOX组小鼠心肌组织中MPO和CitH3表达量明显高于对照组和LIDO+DOX组(P<0.05)。结论利多卡因可能是通过抑制NETs的表达来缓解阿霉素引起的心脏毒性。 展开更多
关键词 利多卡因 阿霉素 心脏毒性 中性粒细胞胞外诱捕网
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基于改进HybridNets的多任务驾驶感知方法
2
作者 武鹏宇 张远辉 刘康 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第10期80-85,共6页
针对计算资源有限的自动驾驶系统和多任务驾驶感知算法精度低问题,提出了一种改进的HybridNets多任务驾驶感知算法。选择EfficientNetV2-S作为该算法的主干网络,降低参数数量,提高训练速度和识别准确率;结合深度可分离卷积并采用shuffle... 针对计算资源有限的自动驾驶系统和多任务驾驶感知算法精度低问题,提出了一种改进的HybridNets多任务驾驶感知算法。选择EfficientNetV2-S作为该算法的主干网络,降低参数数量,提高训练速度和识别准确率;结合深度可分离卷积并采用shuffle-channel方式卷积降低模型计算量;使用三个独立的解码器来解决不同难度的问题,并在主干网络与Neck端之间加入A2-Nets双重注意力机块,充分提取全局特征。与基础网络HybridNets相比,该模型在车辆检测任务中mAP50可达79.8%,提高了2.6%;可行驶区域分割任务中mIoU可达91.8%,提高了1.2%;车道线检测任务中IoU可达32.55%,提高了0.93%。运行速度达到38 FPS。实验结果表明,与现有方法相比,所提方法的准确率有较大提高。 展开更多
关键词 EfficientnetV2-S A2-nets 目标检测 驾驶区域分割 车道线检测
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基于YOLOv7的木材缺陷检测模型Wood-Net的研究 被引量：2
3
作者 王正 江莺 +3 位作者 严飞 孙佑鹏 张园 张柳磊 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期132-140,共9页
为改善利用人工方式识别木材缺陷存在的效率低、人工成本高的问题,同时实现在木材加工过程中使用新兴方式对不同的缺陷进行快速准确检测以提高木材利用率,针对现有的目标检测网络在木材缺陷检测方面存在诸如检测精度低、报错率高以及识... 为改善利用人工方式识别木材缺陷存在的效率低、人工成本高的问题,同时实现在木材加工过程中使用新兴方式对不同的缺陷进行快速准确检测以提高木材利用率,针对现有的目标检测网络在木材缺陷检测方面存在诸如检测精度低、报错率高以及识别种类少等局限,设计了用于木材缺陷检测的深度学习网络Wood-Net。Wood-Net将注意力机制ECA(efficient channel attention module)引入YOLOv7的主干网络,以便更好地区分木材缺陷之间的细微差别;将ECA与Res2Net结合后形成ECA-Res2Net模块,ECA-Res2Net模块克服了单纯的Res2Net跨通道交流能力不足的问题,增强了网络对更细粒度特征的提取能力;将ECA-Res2Net模块与SPPCSPC(spatial pyramid pooling and channel spatial pyramid convolution)并联形成ResSPPCSPC模块,增加了描述图像本身特征数量的能力,由此构成新方法Wood-Net。本研究将准确度、召回值、mAP@0.5以及mAP@0.5∶mAP@0.95 4个数值作为系统性能的评价指标。利用自建数据集训练Wood-Net,得到试验数据。试验结果表明:Wood-Net模型比基准模型YOLOv7在木材优选上精确率提高了4.52%,mAP@0.5∶mAP@0.95提高了6.62%;比基准模型YOLOv5s在木材优选上精确率提高了6.79%,mAP@0.5∶mAP@0.95提高了5.67%。ECA注意力机制能够有效提升E-ELAN的通道间信息交互能力;Res2Net模块具有很强的细粒度特征提取能力,在网络中引入Res2Net模块后,网络各项性能指标收敛速度快,在Res2Net中加入ECA后能够使单纯的Res2Net考虑多通道特征之间的关系,完成信息融合,提高检测性能。 展开更多
关键词 Wood-net 木材优选 ECA-Res2net ECA Res2net
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一种改进U-Net网络的心电图分类算法研究 被引量：1
4
作者 王建荣 尉向前 +2 位作者 辛彬彬 高睿丰 李国翚 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第1期142-149,共8页
基于CPSC-2018十二导联数据,提出了一种U-Net网络和注意力机制结合的心电图分类算法。首先,针对数据集数据长度长短不一的问题,对数据进行等长处理和归一化处理。然后,利用U-Net网络中跳层连接和编码解码方式,对预处理后较长的数据进行... 基于CPSC-2018十二导联数据,提出了一种U-Net网络和注意力机制结合的心电图分类算法。首先,针对数据集数据长度长短不一的问题,对数据进行等长处理和归一化处理。然后,利用U-Net网络中跳层连接和编码解码方式,对预处理后较长的数据进行处理。在U-Net网络解码的最后一层加入注意力机制对抗噪声,提升模型的有效信息关注度和准确性。最后,利用CPSC-2018数据集进行验证。实验结果表明:所提模型能够取得较好的分类效果,识别房颤(AF)和右束支传导阻滞(RBBB)心律失常的精准率、召回率、F1值都可以达到90%以上,平均F1值可以达到82.5%。 展开更多
关键词 心律失常 心电图 U-net网络 注意力机制
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基于残差U-Net和自注意力Transformer编码器的磁场预测方法 被引量：1
5
作者 金亮 尹振豪 +2 位作者 刘璐 宋居恒 刘元凯 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期2937-2952,共16页
利用有限元方法对几何结构复杂的电机和变压器进行磁场分析,存在仿真时间长且无法复用的问题。因此,该文提出一种基于残差U-Net和自注意力Transformer编码器的磁场预测方法。首先建立永磁同步电机(PMSM)和非晶合金变压器(AMT)有限元模型... 利用有限元方法对几何结构复杂的电机和变压器进行磁场分析,存在仿真时间长且无法复用的问题。因此,该文提出一种基于残差U-Net和自注意力Transformer编码器的磁场预测方法。首先建立永磁同步电机(PMSM)和非晶合金变压器(AMT)有限元模型,得到深度学习训练所需的数据集;然后将Transformer模块与U-Net模型结合,并引入短残差机制建立ResUnet-Transformer模型,通过预测图像的像素实现磁场预测;最后通过Targeted Dropout算法和动态学习率调整策略对模型进行优化,解决拟合问题并提高预测精度。计算实例证明,ResUnet-Transformer模型在PMSM和AMT数据集上测试集的平均绝对百分比误差(MAPE)均小于1%,且仅需500组样本。该文提出的磁场预测方法能减少实际工况和多工况下精细模拟和拓扑优化的时间和资源消耗,亦是虚拟传感器乃至数字孪生的关键实现方法之一。 展开更多
关键词 有限元方法 电磁场 深度学习 U-net TRANSFORMER
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一种道路裂缝检测的变尺度VS-UNet模型 被引量：1
6
作者 赵志宏 何朋 郝子晔 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期63-72,共10页
为解决目前现有的图像分割算法存在检测精度低、对裂缝检测缺乏针对性等问题,采用多尺度特征融合方法,提出一种扩展LG Block模块Extend-LG Block,其由多个并行不同膨胀率的空洞卷积组成.通过参数可调节分支数量和空洞卷积膨胀率,从而改... 为解决目前现有的图像分割算法存在检测精度低、对裂缝检测缺乏针对性等问题,采用多尺度特征融合方法,提出一种扩展LG Block模块Extend-LG Block,其由多个并行不同膨胀率的空洞卷积组成.通过参数可调节分支数量和空洞卷积膨胀率,从而改变其感受野大小,进而提取和融合不同尺度的裂缝特征.对比在深层使用多尺度特征融合模块的网络以及使用固定尺度结构进行多尺度特征融合的网络的优劣,提出一种变尺度结构的UNet模型VS-UNet,使用多个不同参数的Extend-LG Block替换UNet网络中的基本卷积块.该结构在网络浅层进行多尺度特征融合,多尺度特征融合模块提取的尺度随网络层加深逐渐减少.此结构在加强图像的细节特征提取能力的同时保持原有的抽象特征提取能力,还可避免网络参数的增加.在DeepCrack数据集以及CFD数据集上进行实验验证,结果表明,相较于其他两种结构和方法,提出的变尺度结构的网络在有更高检测精度的同时,在可视化实验对比上对各种大小的裂缝有更好的分割效果.最后与其他图像分割算法进行对比,各项指标与UNet相比均有一定程度提升,证明了网络改进的有效性.研究结果可为进一步提升道路裂缝检测效果提供参考. 展开更多
关键词 U-net 多尺度 裂缝检测 空洞卷积 深度学习
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基于改进U-net的少样本煤岩界面图像分割方法 被引量：1
7
作者 卢才武 宋义良 +3 位作者 江松 章赛 王懋 纪凡 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第1期149-157,共9页
煤岩图像语义分割技术是煤岩界面识别的重要研究方向,现有的语义分割模型通常依赖于大样本数据集进行训练,然而目前已标注的煤岩图像数据样本难以获取,并且缺乏公开数据集。针对以上问题,提出了一种基于改进U-net模型的样本煤岩界面图... 煤岩图像语义分割技术是煤岩界面识别的重要研究方向,现有的语义分割模型通常依赖于大样本数据集进行训练,然而目前已标注的煤岩图像数据样本难以获取,并且缺乏公开数据集。针对以上问题,提出了一种基于改进U-net模型的样本煤岩界面图像分割模型。将裁剪后具有更强特征提取能力且结构上更为简单的VGG16替换U-net的原始骨干特征提取网络,提升对图像信息的特征提取能力并获得更快的训练速度,在U-net网络的跳跃连接和解码器上采样部分引入注意力机制模块,对提取的特征层进行处理,提升模型对煤岩界面图像关键特征的提取能力,提高分割精度。使用迁移学习方法对改进的模型进行预训练,提高模型泛化能力同时避免过拟合,使模型更适用于小样本数据集训练。通过使用自制的煤岩界面数据集对所改进的网络模型性能进行验证,并将该模型与经典Unet、DeepLabv3+、PspNet、HrNet网络模型进行了对比。试验结果表明:在同样使用由125幅煤岩界面图片构建的小样本数据集进行训练的情况下,所提改进模型相较于经典U-net模型在分割精确度和检测效率方面都有显著提升,模型精确度提高了1.84%,平均交并比提高了5.34%,类别平均像素准确率提高了0.48%,检测速度增幅为5.3%。同时,与其他网络模型相比,所提改进模型在小样本煤岩界面图像的语义分割中优势显著,表明所提改进思路的有效性。 展开更多
关键词 煤岩识别 语义分割 少样本学习 U-net 深度学习 机器视觉技术
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基于改进U-Net的根系表型参数测量系统
8
作者 赵亚凤 刘晓璐 +3 位作者 王冬冬 王孟雪 宋文华 胡峻峰 《森林工程》 北大核心 2024年第4期127-136,共10页
为解决背景噪声干扰下,从微根管采集的原位根系图像中难以直接提取准确的表型参数问题,提出一种基于改进U-Net的微根管根系表型参数测量系统。在U-Net网络中引入优化后的空洞空间金字塔池化模块(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)... 为解决背景噪声干扰下,从微根管采集的原位根系图像中难以直接提取准确的表型参数问题,提出一种基于改进U-Net的微根管根系表型参数测量系统。在U-Net网络中引入优化后的空洞空间金字塔池化模块(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)和高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention,ECA),增大感受野,提升模型捕捉根系细节特征的能力,获取精确的根系分割图像。结果表明,改进的U-Net模型平均交并比和平均像素精度分别为87.07%和91.85%,相较原始U-Net分别提高了2.49%和2.3%。与WinRHIZO根系分析软件测量值相比,根长度和面积决定系数分别为0.951 8和0.984 9,Spearman相关系数分别为0.972 5和0.975 7,可以实现根系长度和面积的准确测量。 展开更多
关键词 根系表型 微根管 图像分割 参数测量 U-net
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基于身份认证的BACnet/IP分析与改进
9
作者 谢鹏寿 朱家锋 +3 位作者 康永平 冯涛 李威 冉玉翔 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期227-243,共17页
为了解决BACnet/IP身份认证存在多种可攻击漏洞和密钥泄露带来的安全问题,提出了一种安全增强的BACnet/IP-SA协议认证方案。研究协议身份认证消息流模型,基于着色Petri网理论和CPNTools对身份认证消息流建模,采用Dolev-Yao攻击者模型和... 为了解决BACnet/IP身份认证存在多种可攻击漏洞和密钥泄露带来的安全问题,提出了一种安全增强的BACnet/IP-SA协议认证方案。研究协议身份认证消息流模型,基于着色Petri网理论和CPNTools对身份认证消息流建模,采用Dolev-Yao攻击者模型和形式化分析方法对BACnet/IP进行安全性分析,发现协议漏洞并提出改进方案。BACnet/IP-SA协议使用设备的伪身份来保护真实身份信息,使用PUF响应进行认证,通过多信息集合的验证值来验证端身份的真实性并生成会话密钥。结合BAN逻辑和非形式化方法,对协议的安全性进行了证明。实验结果表明,所提方案能有效抵抗多类攻击和密钥泄露带来的安全威胁,在减少计算开销的同时增强了协议身份认证的安全性。 展开更多
关键词 BACnet/IP 形式化分析 着色PETRI网 BAN逻辑 协议改进
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基于U-NET的双分支海上SAR溢油检测模型
10
作者 盛辉 曹文俊 +3 位作者 刘善伟 王大伟 杨俊芳 张杰 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1-10,共10页
为提高海上溢油SAR(Synthetic Aperture Radar)检测的准确率,本文提出一种基于U-NET和注意力门的海上溢油SAR检测模型(AW-net),该模型将U-NET中传统的单输入编码器替换为双分支编码器,分别输入纹理特征和SAR灰度特征,并进一步采用注意... 为提高海上溢油SAR(Synthetic Aperture Radar)检测的准确率,本文提出一种基于U-NET和注意力门的海上溢油SAR检测模型(AW-net),该模型将U-NET中传统的单输入编码器替换为双分支编码器,分别输入纹理特征和SAR灰度特征,并进一步采用注意力门融合纹理信息和灰度信息。实验利用1景海丝一号(HISEA-1)SAR数据构建样本训练集进行AW-net模型训练,分别应用1景HISEA-1 SAR数据和1景Radarsat-2SAR数据开展模型测试,溢油检测准确率均优于U-NET、AttentionU-NET和FCN等语义分割模型,说明该模型具有较强的强鲁棒性和应用潜力。 展开更多
关键词 溢油检测 SAR U-net 注意力门 双分支编码器
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基于改进U-Net的轻量级眼底病变分割算法设计
11
作者 刘拥民 张毅 +1 位作者 欧阳凌轩 石婷婷 《电子测量技术》 北大核心 2024年第3期127-134,共8页
精准的糖尿病视网膜病变的分割是实现视网膜病变自动诊断的前提条件和关键步骤,然而现有大部分的分割模型存在着参数量大、模型训练效果不理想、甚至是无法正常处理数据集等局限性。为此,在原U-Net网络中加入改进的Ghost卷积模块与多尺... 精准的糖尿病视网膜病变的分割是实现视网膜病变自动诊断的前提条件和关键步骤,然而现有大部分的分割模型存在着参数量大、模型训练效果不理想、甚至是无法正常处理数据集等局限性。为此,在原U-Net网络中加入改进的Ghost卷积模块与多尺度特征融合模块,提出一种改进U-Net眼底病变分割图像的算法。该模型能以少量的参数量、较低的计算复杂度获得良好的分割结果。利用GhostModel替换原始卷积,设计出Ghost卷积与Ghost下采样卷积模块,在保证准确度的同时降低参数量;设计出一种轻量级的Half-UNet多尺度特征融合模块来获取多尺度信息,针对不同尺度病变目标,引入CBAM注意力机制以改善其适应性,从而更好的提取细小的病变信息。改进后的模型在e_optha与IDRiD两个公开数据集上的mIoU分别为61.42%、61.84%,F1-Score分别为70.59%、69.41%。模型参数量、FLOPs分别仅为5.48M、35.46GMac,较U-Net、Att-UNet等模型更加精简,分割精度更高。 展开更多
关键词 糖尿病视网膜病变 图像分割 Ghost卷积 U-net
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改进的U-Net算法在管道内焊缝缺陷图像分割中的应用
12
作者 李巍 李太江 +4 位作者 杨略 蔡焕捷 李蕾 陈盛广 曹小龙 《焊接》 2024年第11期73-80,共8页
【目的】图像处理技术在管道焊缝识别系统中的应用已经成为了机器视觉在焊缝检测中主要应用方向。对焊缝表面缺陷进行识别是应用的关键技术。为了提高焊缝表面缺陷识别效果,需要对焊缝图像进行有效分割。针对管道内焊缝边界区域可能出... 【目的】图像处理技术在管道焊缝识别系统中的应用已经成为了机器视觉在焊缝检测中主要应用方向。对焊缝表面缺陷进行识别是应用的关键技术。为了提高焊缝表面缺陷识别效果,需要对焊缝图像进行有效分割。针对管道内焊缝边界区域可能出现的模糊不清,导致分割结果不准确的现象,需要采取相应的技术有段进行改善。【方法】针对管道内焊缝缺陷图像分割问题,提出一种改进的U-Net图像分割方法。以管道内焊缝图像为研究对象,采用改进型U-Net网络对管道内焊缝缺陷图像进行识别和分割,经过网络训练和模型测试后,将分割结果与原U-Net网络、FCN网络进行对比。【结果】结果表明,在改进型U-Net网络对管道内焊缝缺陷图像的分割中,相似性系数(Dice)、平均交并比(mIoU)两项评价指标分别达到0.8420和0.8514,相较于FCN网络分别提升13.44%和8.68%,相较于原U-Net网络分别提升6.51%和3.31%。【结论】因此,该文提出的改进后的U-Net网络对管道内焊缝缺陷的识别和分割具有更好的效果,也为研究管道焊缝缺陷识别系统提供可靠基础,减少人工检测的成本和时间。 展开更多
关键词 图像分割 神经网络 U-net 焊缝缺陷
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应用自适应注意力机制U-net的地震数据高分辨处理
13
作者 赵明 赵岩 +2 位作者 沈东皞 王建强 代显才 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期675-683,共9页
随着油气勘探开发的不断深入,薄储层与岩性油气藏逐渐成为重要的勘探目标,这也对地震资料的分辨率提出了更高的要求。文中提出了一种基于自适应注意力机制的U-net地震数据高分辨处理方法。该方法首先利用U-net结构学习地震数据的特征表... 随着油气勘探开发的不断深入,薄储层与岩性油气藏逐渐成为重要的勘探目标,这也对地震资料的分辨率提出了更高的要求。文中提出了一种基于自适应注意力机制的U-net地震数据高分辨处理方法。该方法首先利用U-net结构学习地震数据的特征表示,通过下采样过程的编码器提取地震数据的抽象特征,然后通过上采样的解码器进行特征重建和细化。在上采样的过程中引入了注意力机制,用于自适应地调整网络对不同地震特征的关注程度,网络能够更加有效地捕捉到地震数据更多的细节和特征。Marmousi模型合成地震记录和实际数据实验结果表明,新网络比原U-net误差更小、更稳定,可有效提高预测精度,实现对地震数据的高分辨率处理。 展开更多
关键词 地震数据处理 高分辨率 U-net 注意力机制 自适应
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改进注意力机制嵌入PR-Net模型的水稻病害识别仿真
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作者 路阳 刘鹏飞 +3 位作者 许思源 刘启旺 顾福谦 王鹏 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1322-1333,共12页
针对现有的CNN模型在水稻叶部病害的识别中准确率较低的问题,提出了一种结合并行结构和残差结构的混合卷积神经网络模型PRC-Net(parallel residual with coordinate attention network)。引入并行结构,提高卷积的感受野;结合残差结构,... 针对现有的CNN模型在水稻叶部病害的识别中准确率较低的问题,提出了一种结合并行结构和残差结构的混合卷积神经网络模型PRC-Net(parallel residual with coordinate attention network)。引入并行结构,提高卷积的感受野;结合残差结构,使特征信息完整的连续传递;在骨干模型PR-Net中嵌入改进的空间注意力机制,增强对不同尺度病斑特征信息的凝聚程度;为进一步提升病害识别的准确率,并减少模型的训练时间和推理时间,通过改变加权方式对模型结构进行优化。仿真结果表明:与InceptionResNetV2等分类模型相比,PRC-Net具有更少的训练参数、更短的训练时间和更高的识别精度,性能优于其他作物病害识别模型。 展开更多
关键词 水稻叶部病害 PRC-net(parallel residual with coordinate attention network) 卷积神经网络 注意力机制 图像识别
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基于GAN和MS-ResNet的房颤自动检测模型
15
作者 秦静 韩悦 +3 位作者 王立永 季长清 刘璐 汪祖民 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期15-26,共12页
房颤是一种常见的心律失常疾病,针对现有研究工作大多依赖于单尺度信号段而忽略了不同尺度下潜在的互补信息和数据不平衡问题导致诊断性能下降的问题,提出了一种新颖的基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和多尺度... 房颤是一种常见的心律失常疾病,针对现有研究工作大多依赖于单尺度信号段而忽略了不同尺度下潜在的互补信息和数据不平衡问题导致诊断性能下降的问题,提出了一种新颖的基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和多尺度残差网络(multiscale residual net, MS-ResNet)的房颤自动检测模型,该网络使用GAN合成具有高形态相似性的单导联心电数据来解决数据的隐私和不平衡问题。同时,设计了MS-ResNet特征提取策略,从不同尺度提取不同大小信号段的特征,从而有效地捕捉P波消失和RR间期不规则特征。该模型联合这两种策略不仅为房颤自动检测生成高质量心电图(electrocardiogram,ECG)数据,还可以利用多尺度网格提取不同波之间的时序特征。在PhysioNet Challenge2017公开ECG数据集上以及平衡后的数据集上评估了MS-ResNet的性能,并将其与现有的房颤分类模型进行了比较。实验结果表明,MS-ResNet在平衡后的数据集上平均F1值和精确率分别达到0.914 1和91.56%,与不平衡数据集相比,F1提高了4.5%,精确率提高了3.5%。 展开更多
关键词 心电图 房颤 生成对抗网络 多尺度 自动检测
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基于AttentionR2U-net的岩石(体)关键节理智能识别与参数提取
16
作者 孙浩 代宗晟 +1 位作者 金爱兵 陈岩 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期101-110,共10页
针对岩石(体)表面复杂节理网中关键节理的智能识别与参数提取问题,提出一种基于AttentionR2U-net网络与节理几何特征模型耦合识别的方法.在R2U-net网络的基础上引入注意门(attentiongate)改进网络,通过定性与定量的方法对边坡节理图像... 针对岩石(体)表面复杂节理网中关键节理的智能识别与参数提取问题,提出一种基于AttentionR2U-net网络与节理几何特征模型耦合识别的方法.在R2U-net网络的基础上引入注意门(attentiongate)改进网络,通过定性与定量的方法对边坡节理图像和混凝土、龟裂土、常见脆性岩石裂隙图像的识别结果分别作准确性及泛化能力检验;利用AttentionR2U-net网络耦合节理几何特征的方法识别关键节理,提取原始节理和关键节理的几何参数并对其迹长、面积及倾角作差异性分析.研究结果表明:针对岩石(体)节理识别,本文算法的Dice相似系数从U-net网络的0.965提升至0.990,且明显优于传统算法,故本文算法在岩石(体)节理识别上具有更强的可靠性与优越性;针对混凝土、龟裂土和大理岩、花岗岩、砂岩等脆性岩石裂隙的识别,本文算法的Dice相似系数均在0.953以上,故本文算法具有较强的泛化能力.与原始节理网络相比,关键节理网络优势迹长由0.732m显著增大至1.835m,节理倾角分布形式和优势倾角组均不变,优势迹长和倾角的节理占比均显著增大. 展开更多
关键词 岩石(体) 关键节理 AttentionR2U-net网络 智能识别 参数提取
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面向青花瓷碎片图像的U-Net++拼接网络
17
作者 张海波 寇姣姣 +3 位作者 杨兴 海琳琦 周明全 耿国华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期379-387,共9页
针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼... 针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼接结果;最后以图像粗拼接结果作为先验信息,在内容校正阶段改进现有的U-Net,利用U-Net++细化粗拼接结果,得到最终图像精确拼接.以青花瓷碎片图像数据集与相关经典方法进行实验的结果表明,在3个评价指标中,所提方法的峰值信噪比提高约13%,均方根误差降低约33%,均方误差降低57%左右;该方法具有较小的误差比,不仅能够提高图像拼接质量,而且表现出较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 图像拼接 U-net++ 单应性矩阵估计 内容校正 青花瓷碎片
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用于颈部超声图像的SED-UNet分割方法研究
18
作者 刘明珠 付聪 +1 位作者 宋诗杰 赵首博 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期7-15,共9页
超声图像作为目前常用的医疗诊断手段之一,人工判读超声图像很大程度上依赖于医生主观经验知识,耗时耗力,难以满足快速、批量的临床诊断需求,因此提出了一种基于深度学习和可变形卷积U-Net的图像分割模型SED-UNet。用可变形卷积结合BN和... 超声图像作为目前常用的医疗诊断手段之一,人工判读超声图像很大程度上依赖于医生主观经验知识,耗时耗力,难以满足快速、批量的临床诊断需求,因此提出了一种基于深度学习和可变形卷积U-Net的图像分割模型SED-UNet。用可变形卷积结合BN和Dropout层对原网络的卷积运算进行优化改进,提升网络收敛性、增加网络模型的鲁棒性、提升模型的训练效率,用SENet模块在解码阶段的跳跃连接处进行优化改进,提升分割准确率,进而构建适用于颈部超声图像分割的卷积神经网络模型。测试结果表明,提出的SED-UNet模型在颈部超声图像的自动分割方面性能良好,F1系数、精确率、MIoU参数相比传统U-Net结构分别提升了3.94%、7.61%、7.15%,从客观评价指标上达到了较好的分割效果。 展开更多
关键词 SEnet模块 U-net 可变形卷积 图像分割
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基于改进SE-Net和深度可分离残差的高光谱图像分类
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作者 王燕 王振宇 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期87-95,共9页
针对目前常见的用于高光谱图像分类的卷积神经网络参数数量多,训练时间长,对样本数量依赖性大的问题,提出一种适用于有限训练样本条件下基于改进压缩激活网络和深度可分离残差的分类网络MDSR&SE-Net.首先使用主成分分析对原始高光... 针对目前常见的用于高光谱图像分类的卷积神经网络参数数量多,训练时间长,对样本数量依赖性大的问题,提出一种适用于有限训练样本条件下基于改进压缩激活网络和深度可分离残差的分类网络MDSR&SE-Net.首先使用主成分分析对原始高光谱图像进行通道降维,然后通过三维卷积神经网络连接多特征残差结构,同时嵌入改进的SE模块提取高光谱图像的空间和光谱细节特征,最后将提取到的特征数据输入Softmax分类器激活分类.为了使网络更加轻量,通过在残差结构中使用深度可分离卷积和引入全局平均池化减少参数数量.实验结果显示,使用有限训练样本在三种常见高光谱数据集上总体分类精度均达到99%以上. 展开更多
关键词 高光谱图像 深度可分离卷积 残差网络 压缩激活网络
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