期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到9篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
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
检索结果
已选文献
显示方式：
采用自注意力机制的OCT图像AMD亚型分类研究
1
作者 杨文逸 陈明惠 +2 位作者 吴玉全 秦楷博 杨政奇 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期112-119,共8页
目前基于卷积神经网络(CNN)的视网膜光学相干层析成像(OCT)图像分类方法存在对于小范围病变区域识别不清的问题,导致在判断年龄相关性黄斑变性(AMD)疾病干湿性、脉络膜新生血管形成(CNV)的活动性时准确率不高,而正确判断病变类型对于眼... 目前基于卷积神经网络(CNN)的视网膜光学相干层析成像(OCT)图像分类方法存在对于小范围病变区域识别不清的问题,导致在判断年龄相关性黄斑变性(AMD)疾病干湿性、脉络膜新生血管形成(CNV)的活动性时准确率不高,而正确判断病变类型对于眼科医生制定治疗方案至关重要。为此本文提出了一种基于自注意力机制的CNN模型MobileX-ViT,将传统卷积层和自注意力模块结合,同时提取浅层网络的特征信息并获取图像的全局信息,以提高模型分类准确率。实验证明,相比于经典CNN分类模型Inception-V3、ResNet-50、VGG-16和MobileNeXt,文章提出模型在分类准确率上分别提高了5.6%、5.3%、4.5%和2.8%,证明了模型的有效性,为解决目前视网膜OCT图像分类中对于小范围病变区域识别不清的问题提供了新的方法。 展开更多
关键词 光学相干层析成像技术 年龄相关性黄斑变性 图像分类 自注意力机制
原文传递
OCT图像多教师知识蒸馏超分辨率重建
2
作者 陈明惠 芦焱琦 +2 位作者 杨文逸 王援柱 邵怡 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期95-106,共12页
光学相干断层成像(OCT)广泛应用于眼科诊断与辅助治疗,但其成像质量不可避免地受到散斑噪声和运动伪影影响。本文提出了一种针对OCT超分辨率任务的多教师知识蒸馏网络MK-OCT,使用不同优势的教师网络训练平衡、轻量级和高效的学生网络。M... 光学相干断层成像(OCT)广泛应用于眼科诊断与辅助治疗,但其成像质量不可避免地受到散斑噪声和运动伪影影响。本文提出了一种针对OCT超分辨率任务的多教师知识蒸馏网络MK-OCT,使用不同优势的教师网络训练平衡、轻量级和高效的学生网络。MK-OCT中高效通道蒸馏方法ECD的使用也使得模型能够更好地保留视网膜图像的纹理信息,满足临床需要。实验结果表明,与经典超分辨率网络相比,本文所提模型在重建精度和感知质量两个方面均表现优异,模型尺寸更小,计算量更少。 展开更多
关键词 医学图像 光学相干断层图像 超分辨率 知识蒸馏 对比学习
下载PDF
结合深度学习的糖尿病视网膜病变血管分割和重建
3
作者 许诗怡 陈明惠 +4 位作者 邵怡 秦楷博 吴玉全 尹志杰 杨政奇 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2024年第10期1256-1264,共9页
为了助于早期诊断糖尿病性视网膜病变,提出结合视网膜血管分割与三维重建的方法。三维重建可以避免分割后血管长度、曲度和分支角度等信息误判影响早期诊断。提出IAAnet算法进行视网膜图像分割,将传统Unet网络与Inception V3、ASPP、Att... 为了助于早期诊断糖尿病性视网膜病变,提出结合视网膜血管分割与三维重建的方法。三维重建可以避免分割后血管长度、曲度和分支角度等信息误判影响早期诊断。提出IAAnet算法进行视网膜图像分割,将传统Unet网络与Inception V3、ASPP、AttentionGates相结合,较好地减少信息损失并避免过拟合的现象,提高网络对特征的提取能力。运用投影重建法来还原血管三维信息,并支持调节亮度、对比度,使医生更好地观察血管的真实状态。本文算法在准确率、召回率、F1分数、交并比、ROC曲线下面积上的结果分别是97.68%、96.07%、97.26%、92.79%、94.00%,通过与其他网络对比,IAAnet算法具有良好的分割准确性,三维投影重建后能在三维图像上获取更丰富的血管信息为早期诊断提供帮助。 展开更多
关键词 深度学习 糖尿病性视网膜病变 Inception V3 注意力门 空洞金字塔池化 三维投影重建
下载PDF
引入双编码器模型的OCT视网膜图像分割 被引量：1
4
作者 陈明惠 王腾 +1 位作者 袁媛 柯舒婷 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期28-36,共9页
OCT视网膜图像中存在着噪声和散斑,单一的提取空间特征往往容易遗漏一些重要信息,导致不能准确地分割目标区域。而OCT图像本身存在光谱频域特征,针对OCT图像的频域特征,本文基于U-Net和快速傅立叶卷积提出一种新的双编码器模型以提高对... OCT视网膜图像中存在着噪声和散斑,单一的提取空间特征往往容易遗漏一些重要信息,导致不能准确地分割目标区域。而OCT图像本身存在光谱频域特征,针对OCT图像的频域特征,本文基于U-Net和快速傅立叶卷积提出一种新的双编码器模型以提高对OCT图像视网膜层、液体的分割性能,提出的频域编码器可以提取图像频域信息并通过快速傅里叶卷积转换为空间信息,将很好地弥补单一空间编码器遗漏特征信息的不足。经过与其他经典模型的对比和消融实验,结果表明,随着频域编码器的添加,该模型能有效提升对视网膜层和液体的分割性能,平均Dice系数和mIoU相较于U-Net均提高2%,相较于ReLayNet分别提高8%和4%,其中对液体的分割提升尤为明显,相较于U-Net模型Dice系数提高了10%。 展开更多
关键词 光学相干层析成像 卷积神经网络 图像分割 双编码器
下载PDF
基于无传感器反馈的潜血式医用高速微电机驱动控制系统研究
5
作者 韩金旭 耿晓斌 +1 位作者 张天逸 程云章 《建模与仿真》 2024年第2期1024-1038,共15页
潜血式医用高速微电机由于具有直径小、效率高、防水性好、温升小、运行稳定的优点,在可植入血泵领域中具有广泛的应用前景。要求其驱动控制系统可驱动直流无刷微电机高速稳定运转,最高转速可达35000 r/min,并实现无位置传感反馈速度闭... 潜血式医用高速微电机由于具有直径小、效率高、防水性好、温升小、运行稳定的优点,在可植入血泵领域中具有广泛的应用前景。要求其驱动控制系统可驱动直流无刷微电机高速稳定运转,最高转速可达35000 r/min,并实现无位置传感反馈速度闭环控制。本文利用MATLAB SIMULINK对直流无刷电机(BLDC)无感控制和永磁同步电机(PMSM)磁场定向(FOC)无感控制两种控制方式进行仿真实验,从相电流、速度、转矩不同波形对电机的性能进行了分析。结果表明,在直径为5 mm的无位置传感器的高速微电机中,永磁同步电机FOC无感控制方式相较于直流无刷电机无感控制方式效率更高,优势更大。除此之外,本文还研究证明了扩展卡尔曼滤波(EKF)器可以在高速驱动器中用于转子位置和速度的观测,而不会损失精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 无位置传感器反馈 直流无刷电机 永磁同步电机 磁场定向控制 扩展卡尔曼滤波器
下载PDF
迁移学习在OCT视网膜图像自动分类上的应用 被引量：4
6
作者 陈明惠 陈思思 +4 位作者 马文飞 李家昱 孙好 吕林杰 何龙喜 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期464-471,共8页
利用光学相干断层技术(OCT)产生的视网膜疾病图像是分类眼科疾病的重要措施。目的是利用四种不同分类模型的迁移学习方法对糖尿病黄斑水肿、老年性黄斑变性、玻璃疣三种病变的OCT视网膜图像进行自动分类,实现迁移学习在OCT图像分类上的... 利用光学相干断层技术(OCT)产生的视网膜疾病图像是分类眼科疾病的重要措施。目的是利用四种不同分类模型的迁移学习方法对糖尿病黄斑水肿、老年性黄斑变性、玻璃疣三种病变的OCT视网膜图像进行自动分类,实现迁移学习在OCT图像分类上的应用。将VGG-16、Inception V3、MobileNet V2、ShuffleNet-V2这四种神经网络模型在大规模图像分类数据集预训练好后,进行模型微调和训练参数更新,进而找到实现上述三种眼科疾病自动分类的最优模型,达到高效的OCT视网膜病变自动分类效果。实验结果表明,四种模型中轻量型MobileNet V2经模型微调后的评价指标优于其他模型。 展开更多
关键词 光学相干断层图像 深度迁移学习 视网膜图像 模型微调
原文传递
基于集成卷积神经网络和Vit的眼底图像分类研究 被引量：8
7
作者 袁媛 陈明惠 +5 位作者 柯舒婷 王腾 何龙喜 吕林杰 孙好 刘健南 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第20期102-110,共9页
在眼底图像的分类任务中,卷积神经网络(CNN)的应用较为普遍,但随着Transformer应用的推进,Vit(Vision Transformer)模型在医学图像的领域上展现了更高的性能。然而Vit模型通常需要在大型数据集上预训练,受医学图像获取成本较高的限制。... 在眼底图像的分类任务中,卷积神经网络(CNN)的应用较为普遍,但随着Transformer应用的推进,Vit(Vision Transformer)模型在医学图像的领域上展现了更高的性能。然而Vit模型通常需要在大型数据集上预训练,受医学图像获取成本较高的限制。因此,本文提出一种基于EfficientNet-Vit集成模型的眼底图像分类方法,此方法将卷积神经网络模型EfficientNetV2-S和Vit模型相结合,分别使用两种完全不同的方法提取眼底图像的特征,通过自适应加权融合算法计算得到最优加权因子0.6和0.4,利用加权软投票法进行模型集成,从而获得更好的分类结果。实验证明,相比于集成前,集成后的模型分类准确率分别提高了0.5%和1.6%。 展开更多
关键词 生物光学 眼科学 眼底疾病 图像分类 集成模型 加权融合
原文传递
基于金字塔长程Transformer的OCT图像超分辨率重建 被引量：1
8
作者 芦焱琦 陈明惠 +3 位作者 秦楷博 吴玉全 尹志杰 杨政奇 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第15期61-72,共12页
光学相干层析成像(OCT)在眼科方面的应用通常受到散斑噪声和低分辨率的影响.目前主流的OCT图像超分辨率重建方法多基于卷积神经网络,往往存在成像质量低、图像过度平滑和边缘细节缺失等情况.本文提出了基于Transformer的OCT视网膜图像... 光学相干层析成像(OCT)在眼科方面的应用通常受到散斑噪声和低分辨率的影响.目前主流的OCT图像超分辨率重建方法多基于卷积神经网络,往往存在成像质量低、图像过度平滑和边缘细节缺失等情况.本文提出了基于Transformer的OCT视网膜图像超分辨率网络——TESR.TESR加入了边缘增强模块,以加强边缘信息对模型的影响,提高视网膜各层边缘的清晰度;新提出的金字塔长程Transformer模块融合了局部特征和全局表示,对图像的内部信息进行长程建模,能更有效地学习更丰富的图像特征.实验结果表示:本文所提TESR模型在峰值信噪比和结构相似度这两个指标上比其他经典模型均有一定程度的提高,在学习感知图像块相似度这一指标上表现优秀,同时在主观视觉质量上也有明显提高,泛化能力较强. 展开更多
关键词 医用光学 光学相干断层成像 超分辨率 TRANSFORMER 自注意力 深度学习
原文传递
生成对抗网络对OCT视网膜图像的超分辨率重建 被引量：7
9
作者 柯舒婷 陈明惠 +5 位作者 郑泽希 袁媛 王腾 何龙喜 吕林杰 孙好 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第15期84-92,共9页
光学相干层析成像(OCT)的质量通常会受到固有散斑噪声和低采样率的影响。为了在短扫描时间内获得高信噪比和高分辨率的OCT图像,本文提出了一种改进的OCT图像超分辨率重建网络模型PPECA-SRGAN。该模型将生成对抗网络(GAN)作为基础结构,... 光学相干层析成像(OCT)的质量通常会受到固有散斑噪声和低采样率的影响。为了在短扫描时间内获得高信噪比和高分辨率的OCT图像,本文提出了一种改进的OCT图像超分辨率重建网络模型PPECA-SRGAN。该模型将生成对抗网络(GAN)作为基础结构,可以不依赖配对数据集进行训练。在该模型的生成器残差块之间添加了金字塔注意力模块PANet,同时在判别器中加入了本文新提出的PECA模块,使其更加注重捕捉图像细节,提升模型对图像边缘纹理的重建能力。将所提PPECA-SRGAN模型在OCT图像数据集上进行实验,得到的峰值信噪比和结构相似性指标的平均值较当前三种经典模型的平均值分别约提高了3.5%和5.6%。实验结果表明,所提模型在鲁棒性和OCT图像细节重建方面较经典模型有较大提升。 展开更多
关键词 生物光学 光学相干层析成像 超分辨率 生成对抗网络 无配对图像
原文传递
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
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部