柏正尧

作品数：63被引量：168H指数：7
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供职机构：云南大学信息学院更多>>
发文主题：网络点云射电天文超分辨率卷积更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生文化科学更多>>
发文期刊：《计算机应用与软件》《甘肃科技纵横》《计算机仿真》《微处理机》更多>>
所获基金：国家自然科学基金云南省应用基础研究基金云南省教委自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
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阿尔茨海默病辅助诊断的多模态数据融合轻量级网络
《浙江大学学报(工学版)》2025年第1期39-48,共10页王光明 柏正尧 宋帅 徐月娥 
云南省重大科技专项计划资助项目(202002AD080001).
单模态阿尔茨海默病辅助诊断方法缺少专业标注的影像数据,特征提取不稳定且要求高计算能力,为此融合核磁成像、正电子发射断层扫描影像数据和精神认知评分数据,提出多模态轻量级阿尔茨海默病辅助诊断网络(LightMoDAD).在影像特征提取模...
关键词：阿尔茨海默病 多模态数据 轻量级网络 融合算法 迁移学习 
嵌入注意力机制的并行多尺度点云上采样方法
《计算机科学》2024年第8期183-191,共9页肖霄 柏正尧 李泽锴 刘旭珩 杜佳锦 
云南省重大科技专项计划(202002AD080001)。
目前,基于深度学习的点云上采样方法缺失对局部区域特征关联性的关注和对全局特征的多尺度提取,导致输出的密集点云存在异常值过多、细粒度不高等问题。为解决上述问题,提出了嵌入注意力机制的并行多尺度点云上采样网络(Parallel Multi-...
关键词：3D点云 深度学习 点云上采样 并行多尺度特征提取 注意力机制 
融合几何注意力和多尺度特征点云配准网络被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第12期234-244,共11页杜佳锦 柏正尧 刘旭珩 李泽锴 肖霄 尤逸琳 
云南省重大科技专项计划资助项目(202002AD080001)。
点云不同的几何特征影响着点云配准的难度。然而,大多数点云存在部分重叠,几何特征被噪声干扰,并且点云表面有部分不可区分的特征,这使得提取具有代表性的几何特征更加困难。结合以上原因提出一种融合几何注意力和多尺度特征的点云配准...
关键词：点云配准 几何Transformer 多尺度特征 一致决策算法 
融合Transformer与多阶段学习框架的点云上采样网络
《计算机科学》2024年第6期231-238,共8页李泽锴 柏正尧 肖霄 张奕涵 尤逸琳 
云南省重大科技专项计划(202002AD080001)。
借鉴Transformer在自然语言和计算机视觉领域强大的特征编码能力,同时受多阶段学习框架的启发,设计了一种融合Transformer与多阶段学习框架的点云上采样网络——MSPUiT。该网络采用二阶段网络模型,第一阶段是密集点生成网络,利用多层Tra...
关键词：Transformer编码器 多阶段学习框架 特征转换 点云上采样 深度学习 
自适应模态融合双编码器MRI脑肿瘤分割网络被引量：1
《中国图象图形学报》2024年第3期768-781,共14页张奕涵 柏正尧 尤逸琳 李泽锴 
云南省重大科技专项计划资助项目(202002AD080001)。
目的 评估肿瘤的恶性程度是临床诊断中的一项具有挑战性的任务。因脑肿瘤的磁共振成像呈现出不同的形状和大小,肿瘤的边缘模糊不清,导致肿瘤分割具有挑战性。为有效辅助临床医生进行肿瘤评估和诊断,提高脑肿瘤分割精度,提出一种自适应...
关键词：脑肿瘤分割 多模态融合 双编码器 MRI 注意力门控 
结合注意力机制的多重引导点云配准网络被引量：1
《计算机科学》2024年第2期142-150,共9页刘旭珩 柏正尧 许祝 杜佳锦 肖霄 
云南省重大科技专项课题(202002AD080001);云南大学第十四届研究生科研创新项目(KC-22222543)。
针对点云配准过程中仅仅利用点云特征寻求对应关系使得离群点多、配准精度不高的问题进行研究,提出了一种使用点云之间匹配点概率矩阵和点云空间信息特征矩阵共同搜寻对应关系,并且相互配合确定对应点权重的点云配准网络——AMGNet。首...
关键词：点云配准 注意力机制 多重矩阵引导 加权SVD 
改进Unet++的肾脏肿瘤分割方法
《计算机应用与软件》2024年第2期238-243,263,共7页刘欣 柏正尧 方成 
针对人工方式分割CT图像肾脏肿瘤区域耗时费力且存在主观因素影响等问题,提出一种基于卷积神经网络的肾脏肿瘤自动分割算法。算法以Unet++分割网络为基础框架,将预训练的ResNet-34网络中四个特征提取模块作为Unet++网络特征编码器,来提...
关键词：卷积神经网络 CT图像 Unet++网络 空洞空间金字塔池化 肾脏肿瘤 
基于Transformer网络的COVID-19肺部CT图像分割被引量：2
《中国图象图形学报》2023年第10期3203-3213,共11页樊圣澜 柏正尧 陆倩杰 周雪 
云南省重大科技专项计划项目(202002AD080001)。
目的COVID-19(corona virus disease 2019)患者肺部CT(computed tomography)图像病变呈多尺度特性,且形状不规则。由于卷积层缺乏长距离依赖性,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的语义分割方法对病变的假阴性关注度...
关键词：COVID-19 CT图像分割 Swin Transformer 轴向注意力 多级预测 
一种使用伪对应点生成的3D点云配准方法被引量：2
《计算机科学》2023年第9期210-219,共10页柏正尧 许祝 张奕涵 
云南省重大科技专项课题(202002AD080001);云南大学专业学位研究生实践创新基金(2021Y168)。
针对三维重建过程中点云配准存在的挑战性问题(如寻找对应点困难等)展开研究,充分利用源点云和目标点云的几何信息,提出了一种基于交叉注意力和伪对应点生成机制的点云配准方法——深度伪对应点生成(DeepACG)。该方法采用三级网络模型,...
关键词：交叉注意力 伪对应点生成 离群点过滤 三维点云配准 
基于CT图像语义的COVID-19实例分割与分类网络
《计算机科学》2023年第S01期378-386,共9页柏正尧 樊圣澜 陆倩杰 周雪 
云南省重大科技专项计划项目(202002AD080001)。
为了辅助临床医生进行COVID-19患者的诊断及治疗,提出了一个从患者肺部CT图像中分类、检测和分割COVID-19病变的辅助诊断网络AIS-Net。首先,该网络将语义分割与实例分割融合,提升了实例分割精度,提出了信息增强注意力模块(IEAM),用于提...
关键词：COVID-19分类 实例分割 语义分割 Swin Transformer CT图像 
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