复Contourlet域有向图与高斯混合模型的声呐图像增强

提出了复Contourlet域(CCT)中有向图与高斯混合模型的声呐图像增强算法。采用复Contourlet分析提取各尺度中声呐图像每一方向的弱特征信息;为建立特征信息间的联系,考虑复Contourlet域相邻尺度间子带系数的状态具有Markov性,子节点系数的状态依赖于父节点系数状态,构建有向概率图模型反映复系数的这种持续性;尺度内,构建高斯混合模型来建立同尺度中特性信息的联系,以两状态高斯混合模型来表征子带系数的非高斯边缘分布;最后,采用期望最大(EM)算法训练模型参数估计增强图像的系数,实现声呐图像增强。实验结果表明,本文算法与小波域隐马尔可夫树(HMT)算法、Contourlet域HMT算法相比,峰值信噪比(PSNR)增大4 dB以上,结构相似(SSIM)指数增加0.3;本文算法不仅能较好地抑制了声呐图像的强噪声,同时保留了图像边缘和轮廓等弱特征信息。     

基于超声检查报告的乳腺癌诊断知识图谱构建

乳腺癌电子病历承载着丰富的乳腺癌诊断和治疗信息。对这些病历文本进行知识抽取并构建相应的知识图谱,有助于面向乳腺癌诊断的智能化数据分析及辅助决策支持系统的构建。本文以乳腺癌超声检查报告为研究样本,在知识抽取、知识图谱构建和应用开展实例研究。结合乳腺癌诊疗指南和临床专家经验,构建了乳腺癌诊断知识图谱本体及概念层;基于BiLSTM-Attention-CRF模型,开展了针对超声检查报告的知识抽取工作,模型的准确率、召回率及F1值均达到了96%以上;最后,构建知识图谱并开展可视化分析、数据查询、辅助诊断等应用研究。结果表明,所构建的知识图谱在帮助提高电子病历数据质量、提升临床诊疗效果和改善医学决策性能等方面具有较大的应用价值。