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1.
提出了一种基于多尺度特征融合的全卷积神经网络的视网膜血管分割方法,无需手工设计特征和后处理过程。利用跳跃连接构建编码器-解码器结构全卷积神经网络,将高层语义信息和低层特征信息进行融合;利用残差块进一步学习细节和纹理特征;利用不同空洞率的空洞卷积构建多尺度空间金字塔池化结构,进一步扩大感受野,充分结合图像上下文信息;采用类别平衡损失函数解决正负样本不均衡问题。实验结果表明,在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE (Structured Analysis of the Retina)数据集上的准确率分别为95.46%和96.84%,敏感性分别为80.53%和82.99%,特异性分别为97.67%和97.94%,受试者工作特征(ROC)曲线下的面积分别为97.71%和98.17%。所提方法相较于其他方法性能更优。 相似文献
2.
采用溶胶-凝胶法成功制备出系列Eu3+掺杂和Li+、Eu3+共掺杂Gd2ZnTiO6红色荧光粉,并研究Li+、Eu3+掺杂对样品的晶体结构、微观形貌及发光性能的影响。结果显示,所制备的Gd2ZnTiO6∶Eu3+,Li+(GZT∶Eu3+,Li+) 荧光粉为双钙钛矿结构,属于单斜晶系(空间群:P21/n),大小为10 μm的无规则形状的颗粒。在395 nm近紫外光的激发下,GZT∶Eu3+的发射光谱展示出典型的Eu3+线状特征光谱,发射峰中心位于615 nm处,归属于Eu3+的5D0→7F2跃迁。Eu3+的最佳掺杂浓度为0.07(摩尔分数),样品显示明显的浓度猝灭效应,其机制为电偶极子-电偶极子(d-d)相互作用。此外,研究还发现,Li+掺杂对样品的晶体结构、微观形貌没有影响,但是一定量的Li+掺杂可以显著增强样品的荧光强度。当Li+浓度为0.05时,荧光粉发射主峰强度增强程度最大,提高至原来的4.3倍,说明通过Li+、Eu3+共掺杂可以获得高亮度的GZT红色荧光粉。GZT∶0.14Eu3+,0.05Li+荧光粉的CIE色坐标为(0.631 1,0.375 3)与标准红光色坐标(0.670,0.330)较为接近,是一种潜在的LED用红色荧光粉。 相似文献
3.
Magnetization switching is one of the most fundamental topics in the field of magnetism.Machine learning(ML)models of random forest(RF),support vector machine(SVM),deep neural network(DNN)methods are built and trained to classify the magnetization reversal and non-reversal cases of single-domain particle,and the classification performances are evaluated by comparison with micromagnetic simulations.The results show that the ML models have achieved great accuracy and the DNN model reaches the best area under curve(AUC)of 0.997,even with a small training dataset,and RF and SVM models have lower AUCs of 0.964 and 0.836,respectively.This work validates the potential of ML applications in studies of magnetization switching and provides the benchmark for further ML studies in magnetization switching. 相似文献
4.
5.
6.
采用我国混凝土规范GB50010-2002规定的混凝土应力一应变关系,考虑混凝土强度、构件长细比及混凝土徐变,从构件的非线性理论出发对钢筋混凝土轴心受压构件的承载力进行了研究,给出了混凝土构件临界状态时的构件边缘应变和纵向弯曲系数的计算公式。研究表明,徐变对轴心受压构件的承载力有很大影响。当不考虑混凝土徐变时,按本文公... 相似文献
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