国家自然科学基金(81101116)

作品数：34被引量：136H指数：7
导出分析报告
相关作者：巨志勇陈胜王超男尚丽辉何晓蕾更多>>
相关机构：上海理工大学位育中学上海交通大学上海交通大学医学院附属新华医院更多>>
相关期刊：《中国图象图形学报》《信息与控制》《包装工程》《计算机应用研究》更多>>
相关主题：果蔬图像分割网络图像识别卷积神经网络更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信经济管理医药卫生更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
一种基于CA-Net的面部口罩分割方法
《电子科技》2023年第6期64-71,共8页李珂然 陈胜 柯盼盼 
国家自然科学基金(81101116)。
佩戴不同材质、型号的口罩对病毒传播的防控效果各不相同,对图像数据集中的口罩进行分割,将有助分析不同类型的口罩在防控效果上的差异。当前,面部口罩检测算法较多,但缺乏进一步的分割,为此文中提出一种基于图像处理和深度学习的面部...
关键词：目标检测 HSV空间转换 亮度自适应调整 图像分割 深度学习 CA-Net 闭运算 SSD 
基于Hessian自适应增强的口腔结构光图像处理被引量：1
《控制工程》2023年第3期543-551,共9页杜威 陈胜 
国家自然科学基金资助项目(81101116)。
为提升重建的牙齿三维点云的精度,解决口水、牙釉质等环境因素导致的结构光口腔扫描仪采集的条纹图像质量较差的问题,首先引入一种自适应中值广义总变分融合滤波方法来抑制噪声,并且有效保留图像细节信息;在此基础上提出一种基于Hessia...
关键词：图像处理 结构光 自适应 HESSIAN矩阵 
机器学习在不良心血管事件诊断中的应用综述被引量：1
《软件导刊》2023年第2期212-217,共6页柯盼盼 陈胜 李珂然 
国家自然科学基金项目(81101116)。
急性冠状动脉综合征是由冠状动脉血流减少引起的一种急性严重综合征,是造成全球范围内患者死亡和长期严重残疾的重要原因,因此预测不良心血管事件对患者的风险排查、早期诊断和治疗等有着重要价值。机器学习可以探索新的可能性,揭示患...
关键词：急性冠脉综合征 不良心血管事件 机器学习 大数据 辅助诊断 
一种基于CA-Net的脑肿瘤磁共振图像分割算法
《智能计算机与应用》2022年第9期208-213,F0003,共7页柯盼盼 陈胜 李珂然 
国家自然科学基金(81101116)。
磁共振影像是脑肿瘤疾病中常用的诊断工具,临床上的量化分析需要对影像结果进行分割得到肿瘤区域,但手动分割十分耗时且高度依赖于医生的临床经验。为此,本文提出一种基于深度学习的脑磁共振图像分割算法,解决了原网络无法有效提取关键...
关键词：图像分割 深度学习 CA-Net 注意力模块 混合损失函数 后处理 
基于多标签深度网络的自动肋骨分割被引量：1
《控制工程》2022年第7期1330-1336,共7页王佳雯 陈胜 
国家自然科学基金资助项目(81101116)。
为解决放射科医生在观察X射线胸片时,因肺区肋骨和软组织的相互重叠而无法准确检测病灶的问题,提出一种基于多标签系统的自动肋骨分割的深度学习模型MUS-Net。首先,将U-Net网络作为主体网络结构,采用多尺度输入层构造图像金字塔,边输出...
关键词：胸片 多标签 肋骨分割 U-Net 肺区掩膜 
基于SVM与区域生长的彩色商品标签图像分割方法被引量：13
《电子科技》2021年第10期69-74,共6页巨志勇 翟春宇 张文馨 
国家自然科学基金(81101116)。
传统区域生长的噪声和灰度不均可能会导致空洞和过分割,严重影响图像分割效果。针对此问题,文中提出了一种SVM与区域生长相结合的彩色标签图像分割算法。该算法将标签部分和商品部分的颜色信息和纹理等特征作为SVM的正负样本,既有效提...
关键词：彩色图像分割 区域生长算法 支持向量机 形态学处理 图像增强 标记背景 特征提取 颜色空间 
注意力机制融合深度神经网络的室内场景识别方法被引量：4
《小型微型计算机系统》2021年第5期1022-1028,共7页薛永杰 巨志勇 
国家自然科学基金项目(81101116)资助.
针对现有室内场景识别方法仅通过关注视觉信息本身,而缺乏考虑图像中所含语义内容,提出一种基于长短期记忆神经网络和卷积神经网络的融合深度神经网络室内场景识别方法.首先使用labelImg工具为Visual Genome数据集图像生成位置描述符,...
关键词：室内场景图像描述 注意力机制 卷积神经网络 长短期记忆网络 深度学习 
基于特定损失函数GAN的高质量CT图像预测
《控制工程》2021年第5期1012-1019,共8页林锦秋 陈胜 何慧 蔡源桃 
国家自然科学基金资助项目(81101116)。
高放射剂量CT增加了患癌的风险,因此,针对治疗计划系统研究了超低剂量CT,但其含有的噪声造成诊断结果有较高的假阳性。针对上述问题,提出一种基于超低剂量CT预测高剂量CT的方法,并通过比较多种不同低剂量CT图像预测的高剂量CT图像,评估...
关键词：超低剂量CT 治疗计划系统 图像预测 生成对抗网络 
基于改进AlexNet的鱼类识别算法被引量：4
《电子科技》2021年第4期12-17,共6页薛永杰 巨志勇 
国家自然科学基金(81101116)。
自然环境中的鱼类形状种类繁多且易受到不同光线和背景环境影响,导致一些传统的基于颜色纹理或特征点提取的鱼类识别算法识别精度降低,达不到良好的分类效果。针对这一问题,文中在已有的AlexNet卷积神经网络的基础上,减少了部分冗余卷...
关键词：注意力机制 鱼类图像 深度学习 图像识别 迁移学习 卷积神经网络 AlexNet 模式识别 
结合残差路径及密集连接的乳腺超声肿瘤分割
《中国图象图形学报》2021年第3期633-643,共11页陈杨怀 陈胜 姚莉萍 
国家自然科学基金项目(81101116)。
目的乳腺癌是常见的高发病率肿瘤疾病,早期确诊是预防乳腺癌的关键。为获得肿瘤准确的边缘和形状信息,提高乳腺肿瘤诊断的准确性,本文提出了一种结合残差路径及密集连接的乳腺超声肿瘤分割方法。方法基于经典的深度学习分割模型U-Net,...
关键词：肿瘤分割 乳腺超声 卷积网络 残差路径 密集块 
全选清除导出
共4页<1234>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部