黄靖

作品数：23被引量：118H指数：7
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供职机构：南方医科大学生物技术学院更多>>
发文主题：外膜手掌静脉图像增强网络血管内超声更多>>
发文领域：自动化与计算机技术医药卫生天文地球文化科学更多>>
发文期刊：《中国图象图形学报》《科教导刊》《中国生物医学工程学报》《激光与光电子学进展》更多>>
所获基金：国家自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目更多>>
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基于Gabor滤波和Scharr算法的手掌静脉图像增强方法被引量：2
《北京生物医学工程》2023年第5期488-495,共8页李胜勋 黄靖 
目的为了改善采集到的手掌静脉图像质量,提高静脉识别的准确性,提出一种基于Gabor滤波和Scharr边缘检测算子的手掌静脉图像增强方法。方法首先对原始手掌静脉图像截取感兴趣区域(region of interest,ROI)后进行滤波去噪,其次通过自适应...
关键词：手掌静脉 图像增强 Scharr边缘检测算子 GABOR滤波 
基于侧链连接卷积神经网络的手掌静脉图像识别被引量：2
《计算机应用》2020年第12期3673-3678,共6页娄梦莹 王天景 刘娅琴 杨丰 黄靖 
国家自然科学基金资助项目(61771233);广东省研发与产业化项目(2013B090500104)。
针对手掌静脉图像数量少且质量参差不齐,进而导致掌脉识别系统的性能降低的现象,提出一种基于侧链连接卷积神经网络的手掌静脉图像识别方法。首先,在ResNet模型的基础上,用卷积层和池化层提取掌脉特征。然后,采用指数线性单元(ELU)激活...
关键词：手掌静脉识别 ResNet 指数线性单元激活函数 批归一化 DROPOUT 稠密连接网络 
利用特征距离信息引导决策融合的多模态生物特征识别方法被引量：5
《科学技术与工程》2020年第10期4036-4042,共7页周晨怡 黄靖 杨丰 刘娅琴 
国家自然科学基金(61771233);广东省省级科技计划(2013B090500104)。
传统的决策层融合作为识别系统最末端的融合层次,具有信息量不足的缺点,对于各模态分类性能差异较大的系统,识别率低且可靠性差。提出了一种基于特征距离信息的决策层融合方法,应用于包含虹膜、手掌静脉和手指静脉的多模态生物特征识别...
关键词：多模态生物特征 决策层融合 自适应权重 特征信息 
结合深度神经网络和随机森林的手掌静脉分类被引量：10
《激光与光电子学进展》2019年第10期144-153,共10页袁丽莎 娄梦莹 刘娅琴 杨丰 黄靖 
国家自然科学基金(61771233);广东省重点科技项目(2013A022100009)
提出了一种结合深度神经网络和随机森林的手掌静脉分类新方法。利用预训练深度神经网络模型AlexNet提取掌脉特征,采用主成分分析法对提取的高维掌静脉特征进行降维处理,以减少存储空间、降低分类误差,结合对噪声具有很好容忍能力的随机...
关键词：图像处理 掌脉分类 迁移学习 深度神经网络 主成分分析 随机森林 
改进型循环生成对抗网络的血管内超声图像增强被引量：6
《计算机科学》2019年第5期221-227,共7页姚哲维 杨丰 黄靖 刘娅琴 
国家自然科学基金(61771233)资助
血管内超声(Intravascular Ultrasound,IVUS)图像采集过程中使用的低频或高频超声探头各有其特点,医生在诊断冠脉粥样硬化等疾病过程中需根据临床需求选择频率不同的超声探头。因此,文中提出一种基于Wasserstein距离的循环生成对抗网络(...
关键词：血管内超声 生成对抗网络 Wasserstein距离 图像增强 深度学习 
有条件生成对抗网络的IVUS图像内膜与中-外膜边界检测被引量：4
《中国生物医学工程学报》2019年第2期146-156,共11页袁绍锋 杨丰 徐琳 吴洋洋 黄靖 刘娅琴 
国家自然科学基金(61771233;61271155);广东省科技计划项目(2013A022100036)
针对血管内超声(IVUS)图像中各类斑块、超声阴影和血管分支等造成内膜(LU)与中-外膜(MA)边界难以准确检测的问题,提出一种结合堆叠沙漏网络(SHGN)和有条件生成对抗网络(C-GAN)的IVUS内膜与中-外膜检测的改进方法。首先根据血管形态特点...
关键词：血管内超声 内膜与中-外膜边界检测 有条件生成对抗网络 堆叠沙漏网络 深度学习 
生成对抗网络的血管内超声图像超分辨率重建被引量：7
《南方医科大学学报》2019年第1期82-87,共6页吴洋洋 杨丰 黄靖 刘娅琴 
国家自然科学基金(61771233;61271155)~~
针对超声图像分辨率低导致视觉效果差的问题,本文以超分辨率重建为基础,结合生成对抗网络的方法,生成相对原图更加清晰的血管内超声图像,用于辅助医生诊断与治疗。本方法应用生成对抗网络,生成器生成图像,判别器判断图像真伪。其过程:...
关键词：血管内超声 超分辨率重建 生成对抗网络 亚像素卷积层 
用于图像分割的多分类高斯混合模型和基于邻域信息的高斯混合模型被引量：14
《计算机科学》2018年第11期272-277,287,共7页柴五一 杨丰 袁绍锋 黄靖 
国家自然科学基金项目(61771233;61271155)资助
高斯混合模型是一种简单有效且被广泛使用的图像分割工具。然而,传统的高斯混合模型在混合成分个数确定时的拟合结果不够精确;此外,由于没有考虑像素间的空间关系,导致分割结果易受噪声干扰,且分割精度不高。为弥补传统高斯混合模型的缺...
关键词：高斯混合模型 邻域信息 多分类 图像分割 
深度全卷积网络的IVUS图像内膜与中—外膜边界检测被引量：2
《中国图象图形学报》2018年第9期1335-1348,共14页袁绍锋 杨丰 徐琳 刘树杰 季飞 黄靖 
国家自然科学基金项目(61771233;61271155);广东省科技计划项目(2013A022100036)~~
目的心血管内超声(IVUS)图像内膜和中—外膜(MA)轮廓勾画是冠脉粥样硬化和易损斑块定量评估的必要过程。由于存在斑点噪声、图像伪影和各类斑块,重要组织边界的自动分割是一个非常困难的任务。为此,提出一种用于检测20 MHz心电门控IVUS...
关键词：医学图像分析 深度学习 深度全卷积网络 先验形状信息 心血管内超声 内膜检测 中—外膜检测 
基于局部形状结构分类的心血管内超声图像中-外膜边界检测被引量：3
《电子学报》2018年第7期1601-1608,共8页袁绍锋 杨丰 刘树杰 季飞 黄靖 
国家自然科学基金(No.61771233;No.61271155)
本文提出了一种基于局部形状结构分类的心血管内超声(Intravascular Ultrasound,IVUS)图像中-外膜边界检测方法.首先利用k-均值(k-means)聚类方法,确定局部形状结构类别;其次通过类别标号索引图像块,并对其进行积分通道特征和自相似性...
关键词：医学图像分析 机器学习 随机决策森林 K-均值聚类 局部形状结构 心血管内超声 中-外膜边界检测 
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