基于多图谱配准的三维胰腺CT图像分割

胰腺的自动分割一直是医学图像分割中一项具有挑战性的问题。胰腺是一个具有高度解剖变异性的器官,目前的多图谱分割方法很难对胰腺的边缘产生精确的分割。针对这一问题,采用了基于多图谱配准的分割算法对胰腺进行分割,优化了一种局部动态阈值的后处理方法。在标签融合阶段,采用概率阈值融合算法、Majority voting(MV)算法、STAPLE算法和SIMPLE算法四种标签融合算法进行对比。在后处理阶段,采用局部动态阈值处理方法,首先通过初步分割结果对目标图像提取目标区域,然后自动确定阈值实现该区域的二值化,最终与初步分割结果取交集作为最终分割结果。采用留一交叉验证策略对80例NIH胰腺CT图像和22例来自上海本地医院的胰腺CT图像进行分割,最终得到的DSC分别为79.98%和81.30%。实验结果表明,所提方法实现了对胰腺的有效分割。     

半群的(λ,μ)-Ω-直觉模糊内(双)理想

在模糊集的基础上,把直觉模糊集,Ω-模糊集相结合来研究半群,给出半群中(λ,μ)-Ω-直觉模糊内(双)理想的定义并研究它们的性质。在同态前提下,研究了(λ,μ)-Ω-直觉模糊内(双)理想的像与原像。最后在定义半群(S^Ω,?)的基础上,研究它上的(λ,μ)-直觉模糊内(双)理想与(λ,μ)-Ω-直觉模糊内(双)理想的关系。     

基于极性框架的粗糙模糊形式概念分析

借助于范畴论中的伴随概念,本文提出用极性模糊伴随三元组生成模糊形式概念分析的基本框架。继而借用L-粗糙算子,构建粗糙模糊形式概念分析理论。这一新框架与已有的多伴随框架不同：对象集与属性集的模糊子集被建立在同一个真值结构之上;从两个模糊子集之间伴随三元组诱导的模糊伽罗华连接,变为三个模糊子集之间极性诱导的模糊伴随三元组。从而将多伴随框架中真值结构与模糊子集之间过于复杂的设定与伴随关系简化。基于以上结果,本文构造了一个病毒传播-医疗资源储备策略实例,用以论证极性模糊伴随三元组框架的优势以及应用前景。     

一种基于区间q-rung Orthopair模糊投影模型的多属性群决策方法

本文提出一种基于区间q-rung Orthopair模糊投影模型的多属性群决策方法。首先,定义一种度量向量间相关程度的区间q-rung Orthopair模糊投影,研究其性质。其次,基于区间q-rung Orthopair模糊环境中各备选方案与正负理想方案之间的投影关系,提出一种基于区间q-rung Orthopair模糊投影优化模型的TOPSIS多属性群决策方法。该方法能实现对备选方案的有效排序。最后,通过将该方法应用于为制造企业选择供应商的多属性群决策问题中,验证新方法的可行性和有效性。     

模糊S-半置换子群的幂零性

基于文[1]、文[2]中的模糊S-半置换子群的定义及其相关性质,本文通过构造一种递减中心链对模糊S-半置换子群幂零性进行相关研究,并对幂零模糊S-半置子群的同态像进行了相关研究。     

基于区间二型FCM和合理粒度原则的信息粒生成方法及应用

粒计算是知识表示与数据处理的一种新的理念和计算范式,现已成为复杂问题求解的有效框架之一.信息粒是粒计算的基本单位,构建信息粒以及利用信息粒实现问题求解是粒计算的两项基本任务.受认知主体的主观局限性和度量方法等因素的影响,信息粒的形成、表示与解释往往伴随着不确定性.本文基于区间二型模糊C均值(IT2FCM)聚类算法和合理...     

产教融合培养应用型人才的研究与实践——以河南城建学院尼龙产业技术学院为例

河南城建学院主动对接“中国尼龙城”建设和平顶山市产业转型升级需求,与地方政府和骨干企业共建尼龙产业技术学院,探索校政行企多元共建、产教融合协同育人的应用型人才培养新模式,促进教育链、人才链与产业链、创新链有效衔接,提升学生的工程实践能力和创新意识,为提高尼龙产业核心竞争力、汇聚地方经济发展新动能提供人才支持和智力保障。本文阐述了尼龙产业技术学院的建设背景,介绍了尼龙学院围绕应用型人才培养,在多主体共建共管、企业主体作用发挥、服务社会能力提升和科研平台搭建等方面所做的探索。     

犹豫三角模糊语言Prioritized算子的多属性决策方法

针对决策信息为犹豫三角模糊语言集且属性间存在优先顺序的多属性决策问题,提出了一种基于犹豫三角模糊语言Prioritized平均(HTFLPA)算子和犹豫三角模糊语言Prioritized几何(HTFLPG)算子的决策方法.首先,基于犹豫三角模糊语言集的运算法则,定义了 HTFLPA算子和HTFLPG算子.并讨论了其相应...     

基于Land实验的可见红外伪彩色图像融合方法

由Land在研究人类视觉颜色恒定性现象时从所做的某个实验出发,通过对该实验中所用红、绿色滤波片的理想化假设以及光源的等能分布假设,并建立红外图像与红色透明片、可见光图像与绿色透明片的对应关系,得到Land实验启发下的新的伪彩色融合算法。通过与Toet伪彩色融合算法的结果比较,说明了该方法的有效性。进而借鉴Toet算法中强调图像特有成分的思想,使本算法输出更丰富、更逼近真实景物的色彩。     

基于PSO和模糊划分熵的水下图像分割

在水下环境中,由于存在着水体对光线的吸收以及照明不均等原因,水下图像具有信噪比低、边缘模糊等特点。如果直接使用传统的分割方法,对水下图像进行处理后的效果较差。传统的基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是其时效性较差。而粒子群算法(PSO)是一类随机全局优化技术,该算法简单易实现,可调参数少。因此将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中。新方法在重新定义模糊熵的基础上,根据最大熵原理,利用粒子群算法来搜索分割阈值。相对于传统的利用穷举法来搜索分割阈值的算法,新方法大大减少了计算时间,提高了效率。通过对水下图像处理实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性能。