丁熠

作品数：12被引量：61H指数：3
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供职机构：电子科技大学更多>>
发文主题：医学图像医学图像分割多模态眼底图像卷积神经网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《计算机研究与发展》《计算机应用》《实验科学与技术》《计算机工程与设计》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中央财经大学学科建设基金北京市社会科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
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面向人工智能模型的安全攻击和防御策略综述
《计算机研究与发展》2024年第10期2627-2648,共22页秦臻 庄添铭 朱国淞 周尔强 丁熠 耿技 
国家自然科学基金项目(62372083,62072074,62076054,62027827,62002047);四川省科技计划项目(2024NSFTD0005,2022JDJQ0039);中央高校基金(ZYGX2021YGLH212,ZYGX2022YGRH012)。
近年来,以深度学习为代表的人工智能技术发展迅速,在计算机视觉、自然语言处理等多个领域得到广泛应用.然而,最新研究表明这些先进的人工智能模型存在潜在的安全隐患,可能影响人工智能技术应用的可靠性.为此,深入调研了面向人工智能模...
关键词：人工智能 安全攻击 攻击检测 防御策略 模型安全 
基于多层级并行神经网络的多模态脑肿瘤图像分割框架被引量：1
《中国图象图形学报》2023年第7期2182-2194,共13页丁熠 郑伟 耿技 邱泸谊 秦志光 
国家自然科学基金项目(62076054,62072074,62027827,61902054,62002047);国家重点研发计划前沿科技创新专项项目(2019QY1405);四川省科技计划项目(2020YFSY0010,2019YJ0636);四川省杰出青年科技人才项目(2022JDJQ0039)。
目的在脑肿瘤临床诊疗过程中,由于医疗资源稀缺与诊断效率偏低,迫切需要高精度的医学图像分割工具进行辅助诊疗。目前,使用卷积神经网络进行脑肿瘤图像分割已经成为主流,但是其对于脑肿瘤信息的利用并不充分,导致精度与效率并不完善,而...
关键词：多模态脑肿瘤图像 多层级并行 深度神经网络(DNN) 特征融合 语义分割 
一种两阶段的由粗到细的多模态脑肿瘤分割框架被引量：1
《电子科技大学学报》2020年第4期590-596,共7页陈浩 秦志光 丁熠 
国家自然科学基金广东联合基金(U1401257)。
从核磁共振图像中提取脑肿瘤在临床诊断及手术规划中起到关键作用。该文提出了一种两阶段的由粗到细的自动分割框架对多模态脑肿瘤图像进行分割。该框架分为粗分割及细分割两部分。粗分割部分采用一个深度卷积神经网络对脑肿瘤五分类,生...
关键词：脑肿瘤分割 由粗到细 深度卷积神经网络 多模态核磁共振图像 两阶段 
基于同一特征空间的多模态脑肿瘤分割方法被引量：1
《计算机应用》2020年第7期2104-2109,共6页陈浩 秦志光 丁熠 
国家自然科学基金广东联合基金资助项目(U1401257)。
脑胶质瘤的分割依赖多种模态的核磁共振成像(MRI)的影像。基于卷积神经网络(CNN)的分割算法往往是在固定的多种模态影像上进行训练和测试,这忽略了模态数据缺失或增加问题。针对这个问题,提出了将不同模态的图像通过CNN映射到同一特征...
关键词：多模态 脑肿瘤分割 同一特征空间 卷积神经网络 核磁共振成像 数据缺失 
基于多尺度分析的稠密SIFT特征提取方法被引量：2
《计算机工程与设计》2018年第7期1960-1963,共4页肖哲 秦志光 丁熠 蓝天 于跃 
国家自然科学基金广东联合基金项目(U1401257);四川省科技厅应用基础计划基金项目(2014JY0172)
为改良稠密SIFT特征难以捕获图像深层细节信息的缺陷,提出一种基于多尺度分析的稠密SIFT特征提取方法。将小波分析的多尺度结构与稠密SIFT特征提取方法相结合,在小波空间中提取图像不同层面、不同方向上的稠密SIFT特征,通过特征融合生...
关键词：特征提取 尺度不变特征变换 二维离散小波 多尺度分析 图像分类 
面向探索式服务组合场景的即时服务推荐方法研究被引量：1
《小型微型计算机系统》2017年第5期1002-1006,共5页张艳梅 雷霆霈 曹怀虎 丁熠 
国家自然科学基金项目(61602536;61273293;61309029)资助;北京市社会科学基金重点项目(16YJA001)资助;网络与数据安全四川省重点实验室开放课题基金;中央财经大学学科建设基金资助
探索式服务组合是针对复杂问题进行业务构造的一种服务计算模式,在这种半自动的服务组合环境下,准确高效的服务推荐技术是提升用户业务构造体验的重要方法.然而现有的主流服务推荐技术虽然对初始服务推荐具有很好的效果,但不适用于后继...
关键词：服务推荐 探索式服务组合 服务计算 物质扩散 MASHUP 
基于贝叶斯模型的微博网络水军识别算法研究被引量：39
《通信学报》2017年第1期44-53,共10页张艳梅 黄莹莹 甘世杰 丁熠 马志龙 
国家自然科学基金资助项目(No.61602536;No.61273293;No.61309029);北京市社会科学重点基金资助项目(No.16YJA001);网络与数据安全四川省重点实验室开放课题基金资助项目(No.NDSMS201605);中央财经大学学科建设基金资助项目~~
为了能够有效地识别水军,在以往相关研究基础上,设置粉丝关注比、平均发布微博数、互相关注数、综合质量评价、收藏数和阳光信用这6个特征属性来设计微博水军识别分类器,并基于贝叶斯模型和遗传智能优化算法实现了水军识别算法。利用新...
关键词：网络水军 水军识别 微博 贝叶斯模型 遗传算法 
基于低尺度词袋模型的图像快速分类方法
《电子科技大学学报》2016年第6期997-1001,共5页肖哲 秦志光 丁熠 蓝天 于跃 
国家自然科学基金广东联合基金(U1401257);国家自然科学基金青年基金(6130090);四川省科技计划(2014JY0172);中央高校基本科研业务费专项基金(ZYGX2013J080)
提出一种新的框架用于改进传统词袋模型效率较低的问题。该方法建立在通过小波变换获取的低尺度图像表示上,利用在低尺度图像上提取单尺度的SIFT特征,建立低尺度视觉词典。由于大幅度减少了图像初始特征维数,该方法可以快速建立视觉词典...
关键词：词袋模型 计算机视觉 图像分类 尺度不变特征转换 小波变换 
基于多模态卷积神经网络的脑血管提取方法研究被引量：11
《电子科技大学学报》2016年第4期573-581,共9页秦志光 陈浩 丁熠 蓝天 陈圆 沈广宇 
国家自然科学基金广东联合基金(U1401257);国家自然科学基金(61300090;61133016);四川省科技厅应用基础计划(2014JY0172);广东省电子信息产品可靠性技术重点实验室开放基金(2013A061401003)
提出了一种基于多模态的卷积神经网络对脑部CT血管造影图像(CTA)进行分割,从而实现脑血管的单独提取。该方法首先对原始CTA图像进行高斯和拉普拉斯处理,并将处理后的图像与原始图像共同构成多模态图像作为输入,然后通过多个并行的卷积...
关键词：脑血管分割 血管造影图像 卷积神经网络 多模态 
一个信息安全综合设计型实验的设计被引量：1
《实验科学与技术》2013年第6期208-210,217,共4页程红蓉 周世杰 丁熠 秦志光 
教育部信息安全类专业建设和人才培养基金项目资助(JZW201001);电子科技大学教学改革研究项目(2010XJYZC015);电子科技大学信息安全核心课程教学团队建设项目(A1098521-023)
信息安全是一个直接面向工程,面向实践应用的专业领域。为了提升信息安全专业本科学生的综合实践能力,该文以在线考试及考费支付安全综合设计实验为例,从实验教学设计和实验教学方法两方面,探讨信息安全综合设计型实验的建设。
关键词：信息安全 设计型实验 实验教学设计 实验教学方法 
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