彭博

作品数：43被引量：101H指数：5
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供职机构：西南石油大学计算机科学学院更多>>
发文主题：超声弹性成像图像分割并行计算超声图像相似度更多>>
发文领域：自动化与计算机技术天文地球航空宇航科学技术医药卫生更多>>
发文期刊：《地质与勘探》《计算机应用与软件》《实用医学杂志》《南京航空航天大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：四川省应用基础研究计划项目油气藏地质及开发工程国家重点实验室开放基金国家自然科学基金四川省教育厅自然科学科研项目更多>>
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基于多模态特征集成算法的CID患者识别研究
《计算机应用与软件》2025年第4期142-149,共8页周文俊 欧静 龚亮 彭博 
国家自然科学基金项目(82001803);四川省科技厅应用基础研究计划项目(2020YJ0197);成都市科技局项目(2021-YF05-00247-SN)。
目前,慢性失眠障碍(CID)患者数量逐年增加,及时诊断能有效避免CID患者症状加重。利用磁共振成像(MRI)技术结合分类算法可对CID患者进行识别。传统MRI数据分类算法基于单模态特征SVM算法进行,但该算法对CID患者数据分类效果不佳,因此,提...
关键词：慢性失眠 患者分类 MRI 多模态特征 集成分类器 
基于改进pix2pix GAN的多次波压制算法被引量：1
《石油地球物理勘探》2024年第4期664-674,共11页张全 吕晓雨 雷芩 黄懿璇 彭博 李艳 
油气藏地质及开发工程国家重点实验室开放基金项目“石油钻井环境异常工况智能识别技术研究”(PLN2022-51);“基于高性能计算与卷积神经网络的地震多次波压制方法研究”(PLN2021-21);四川省南充市科技局开放基金项目“地震多次波高效压制与深度学习集成研究”(23XNSYSX0089)联合资助。
有效压制地震多次波是地震资料处理过程中的重要环节,尽管已有多种多次波压制方法,但是传统的多次波压制方法依赖先验地质构造信息且需要大量的计算,导致多次波压制效率较低,对于复杂地质条件下的多次波压制更具挑战。为此,提出将改进pi...
关键词：多次波消除 深度学习 注意力机制 ResNet Sigbee2B 
基于多尺度视觉感知特征融合的显著目标检测方法被引量：1
《计算机科学》2024年第5期143-150,共8页吴小琴 周文俊 左承林 王一帆 彭博 
中国空气动力研究与发展中心结冰与防除冰重点实验室开放课题基金资助项目(IADL20210203);四川省自然科学基金(2023NSFSC0504,2023NSFSC1393)。
显著性物体检测具有重要的理论研究意义和实际应用价值,已在许多计算机视觉应用中发挥了重要作用,如视觉追踪、图像分割、物体识别等。然而,自然环境下显著目标的类别未知、尺度多变依然是物体检测面临的一大挑战,影响着显著目标的检测...
关键词：视觉感知特征 显著目标检测 多特征融合 图像分割 多尺度采样 
基于深度学习域适应的飞机结冰图像气泡提取方法
《南京航空航天大学学报》2024年第2期291-299,共9页赵红梅 彭博 周志宏 易贤 
国家自然科学基金重点基金(12132019);国家重大科技专项(J2019-III-0010-0054);国家自然科学基金面上基金(12172372)。
针对采用深度学习方法提取结冰显微图像中的气泡需要大量标注数据,但人工标注气泡任务较为困难的问题,提出了一种基于风格迁移网络CycleGAN和图像分割网络Attention U-Net的域适应提取方法。该方法通过程序模拟气泡形态生成的图像为源域...
关键词：动态结冰 气泡提取 图像分割 域适应 Attention U-Net 
基于迁移学习与残差网络的冰形图像预测
《飞行力学》2024年第2期1-6,共6页任宇鹏 岳静 王强 彭博 易贤 
国家自然科学基金资助(12132019);国家重大科技专项资助(J2019-Ⅲ-0010-0054)。
神经网络冰形预测方法中,风洞试验结冰数据具有较高精度的冰形特征,但试验成本昂贵、获得数据较少,未能得到充分利用,而大多数是针对数值计算数据开展研究。为此,提出了一种结合迁移学习和残差网络的图像化预测方法,以翼型截面图像和结...
关键词：冰形预测 迁移学习 残差网络 风洞试验 
基于深度学习的超声心动图三尖瓣反流严重程度智能评估方法研究
《中华医学超声杂志（电子版）》2024年第2期121-127,共7页刘韩 王胰 舒庆兰 彭博 尹立雪 谢盛华 
四川省区域创新合作项目(2023YF00006);四川省自然科学基金(2022NSFSC0662)。
目的探究联合深度学习和三尖瓣彩色多普勒超声血流频谱图对心脏三尖瓣反流严重程度进行智能评估的可行性和准确性。方法选取2022年10月至2023年4月在四川省人民医院进行超声心动图检查诊断三尖瓣反流的患者2629例,获取三尖瓣彩色多普勒...
关键词：超声心动图 彩色多普勒血流成像 人工智能 深度学习 三尖瓣反流 
基于多模态融合的任意对称翼型结冰预测方法被引量：3
《航空动力学报》2024年第1期49-56,共8页屈经国 王强 彭博 易贤 
国家自然科学基金重点基金(12132019);国家重大科技专项(J2019-Ⅲ-0010-0054);国家自然科学面上基金(12172372)。
为解决目前绝大多数神经网络冰形预测方法只能针对特定翼型且不具备面向多翼型特征的普适性的问题,采用基于多模态融合的深度神经网络方法,以翼型截面图像与结冰工况参数作为输入,以二维冰形曲线傅里叶级数拟合参数作为输出,建立深度神...
关键词：对称翼型 结冰预测 多模态融合 深度神经网络 傅里叶级数 
深度学习技术在超声心动图图像质量控制中的应用被引量：2
《实用医学杂志》2024年第1期108-113,共6页李欣雨 吴洋 张红梅 尹立雪 彭博 谢盛华 
四川省科技计划项目(编号:2023YFQ0006);电子科技大学中央高校基本科研业务费项目(编号:ZYGX2020ZB038)。
目的探讨深度学习技术在超声心动图图像质量控制中应用的可行性和价值。方法选取四川省人民医院2015~2022年间收集的180985张超声心动图图像建立实验数据集,训练了超声心动图标准切面图像质量评价方法所建立的两个任务模型,包括7类切面(...
关键词：超声心动图 深度学习 质量控制 切面识别 质量评价 
一种改进的CenterNet机翼结冰检测方法被引量：1
《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》2023年第6期703-713,共11页王一帆 魏家田 左承林 周文俊 熊浩 赵荣 彭博 王杨 
supported by the Key Laboratory of Icing and Anti/De-icing of China Aerodynamics Research and Development Center (CARDC) (No. IADL20210203);the Natural Science Foundation of Sichuan, China (No.2023NSFSC1393);the Scientific Research Starting Project of Southwest Petroleum University (SWPU) (No.2021QHZ001);the National Natural Science Foundation of China (No.52006235)。
在高空飞行环境下,机翼表面的积冰可能会改变其空气动力学特性并进一步降低升力,因此机翼结冰的检测显得尤为关键。为克服现有积冰检测技术通常依赖于操作人员的经验判断或需要昂贵的工程实施及硬件开发成本的局限,本文提出了一种基于Ce...
关键词：机翼结冰 深度学习 旋转目标检测 无锚点 注意力机制 
一种结冰显微图像中气泡的自动提取方法被引量：1
《航空动力学报》2023年第11期2738-2746,共9页赵红梅 彭博 周志宏 易贤 
国家自然科学基金(12072213);国家科技重大专项(J2019-Ⅲ-0010-0054)。
针对传统图像分割方法提取结冰显微图像中的气泡漏检率高和无法分离粘连气泡的问题,提出深度神经网络和传统分割算法相结合的方法。基于Attention U-Net网络,采用双分支融合预测策略对结冰显微图像中的气泡进行提取。针对部分气泡粘连问...
关键词：飞机结冰 气泡提取 图像分割 分水岭算法 双分支融合预测模型 
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