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为解决由肺部CT图像对肺结节进行良恶性分类的问题,提出了一个新颖的端到端深度学习网络DenseNet-centercrop。通过在原有的DenseNet结构中的稠密块间增加新的分支,引入了中心剪裁操作。该网络结构具有2个优势:(1)不仅最大程度保留了DenseNet的结构,而且将其稠密连接机制扩展到了稠密块水平,大大丰富了肺结节的多尺度特征。(2)参数量较少,是一种轻量化的网络结构。将基于该网络的肺结节良恶性分类方法在LIDC-IDRI数据集上进行评估,实验结果表明,DenseNet-centercrop极大地提高了DenseNet的性能,较现有的其他肺结节良恶性分类方法具有更高的AUC分值和分类精度。 相似文献
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不同用途的传感器装置在汽车的相关部位上,可有效监测车辆各个部位的工作状况。它们能够发现车辆的异常情况,以电信号方式向计算机报告,以便及时排除车辆故障,确保行车安全。目前传感器在汽车上的应用主要在以下几个方面。一、空气温度传感器(ACT)空气温度传感器(ACT)感测进入发动机进气歧管的空气温度。这种装置有一个热感电阻的触头,装置在空气滤清器或汽缸进气歧管的进气口。其电阻值随周围空气温度的变化而变化,从而发出不同电流值信号。如果进入发动机的空气温度低(或高)时,空气密度,即重量,会相应变大(或变小),传感器的这个信号将帮助电子计算机控制燃油喷射量,把空气-燃油混合的混合比调控到理想值。 相似文献
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