基于Bi-LSTM的医学文本分词模型

中文分词(Chinese Word Segmentation,CWS)是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)中一项重要的基础任务.由于不同领域中文词汇的特殊性以及缺乏相关领域的标记数据,面向特定领域的分词任务是近年来中文分词研究面临的挑战之一.因此,提出了一种基于双向长短时记忆...     

建立新型边缘泄露补偿机制的四阶方程图像平滑方法

针对传统的四阶偏微分方程(四阶方程)降噪算法容易造成图像边缘泄露的问题,本文提出了一种基于边缘检测理论的泄露修补算法.该算法首先用非线性的双边滤波器对噪声图像进行预处理,得到边缘结构较好的预处理图像,然后基于梯度算子具有检测图像边缘特征的特点,提出将结果图像和预处理图像二者梯度差值的二范数平方作为边缘保持约束项,并将其加入到四阶方程算法的能量泛函中.另外,基于图像局部方差构造了自适应的拉格朗日乘子,从而实现对边缘保持约束项的自适应调整,以提高其边缘保持性能.实验测试结果表明,本文算法不仅继承了传统四阶算法具有的优点,而且增强了对边缘结构的保持能力.     

基于线性链表的Apriori算法的改进

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,它使用一种称作逐层搜索的迭代方法,用(k-1)项集来探索k项集。每探索一个k项集,Apriori算法都需要扫描一次完整数据库。不断扫描数据库是影响Apriori算法运行效率的主要原因。文中基于线性链表对Apriori算法提出了一种改进方法。通过对数据库进行转换,以缩小探索k-项集时扫描的数据库,提高算法运行效率。     

基于多路径输入和多尺度特征融合的视网膜血管分割

视网膜血管的形态变化,如分叉角度、扩张程度等 ,可为眼底疾病的诊断提供依据。 使用深度学习技术对视网膜病变程度进行评估成为目前研究的重点。提出了一种基于多 路径输入和多尺度特征融合的视网膜血管分割方法来解决视网膜血管分割问题。采用了 多路径输入和多特征融合的方式改进了U-Net模型,使本文的网络能够有效的解决眼底视网 膜图像的分割效果差的 问题。实验结果表明,算法在DRIVE和CHASE_DB1数据集上,敏 感性分别取得0.814和0.813,特异性 分别取得0.984和0.986,在分割准确率指标上 分别取得0.969和0.975,所提方法相较于其他方法较优。