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在高维特征选择过程中最优特征子集生成和分类器 参数优化方面,提出一种基于贝叶斯粗糙集(BRS)、遗传算法(GA)和布谷鸟算法(CS) 的两阶段优化高维特征选择算法。该算法首先分析3000例肺部肿瘤CT图像的形状、灰度和纹理特征,提取104维特 征分量共同量化ROI;然后进行两阶段优化:(1) 从全局相对增益函数的角度分析了属性 重要度,结合属性约简长度和基因编码权值函数的加权和构造适应度函数,通过选择、交叉 和变异等遗传操作生成最优特征子集,在不降低分类精确度的前提下降低特征维度;(2) 利用CS对支持向量机(SVM)参数进行全局寻优;最后通过实验验证本文算法的可行性和有 效性。实验结果表明,该算法有效提升了肺部肿瘤良恶性识别能力,降低了算法的时间复杂 度。 相似文献
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残差神经网络(ResNet)是近几年来深度学习研究中的热点,在计算机视觉领域取得较好成就.本文对残差神经网络从以下几个方面进行总结:第一,阐述残差神经网络的基本结构和工作原理;第二,在模型发展方面,以时间为顺序总结了残差神经网络的8种网络模型;第三,在结构优化方面,从残差神经网络的卷积层、池化层、残差单元、全连接层以及整个网络5个方面进行总结;最后,将ResNet应用到医学图像处理领域,主要从图像识别和图像分割2个方面探讨.本文对残差神经网络的原理、模型、结构进行了系统地总结,对残差神经网络的研究发展具有一定的积极意义. 相似文献
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基于多分辨率变换和压缩感知的肺癌PET/CT图像融合方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对移动医疗背景下医学图像融合信息交互的局限性问题,提出一种基于多分辨率变换NSCT和压缩感知理论的肺癌PET/CT图像融合算法.第一步,对源图像进行单层NSCT分解;第二步,通过分析PET和CT不同的成像机制和显像信息,对分解后具有较差稀疏性且主要集中源图像大部分能量的低频子带,采取高斯隶属度函数加权的融合规则,对主要呈现源图像细节信息的高频子带使用高斯随机矩阵进行压缩测量,选择基于平均梯度和区域能量的方法法对高频测量值进行融合;第三步,采取正交匹配追踪算法重构融合后的高频测量值;第四步,对低频融合图像和重构后的高频融合图像进行NSCT逆变换得到最终的融合图像;最后,对该算法进行了两方面的仿真实验:与其他压缩感知图像融合方法的比较以及与其他多分辨率图像融合方法的比较,实验结果表明,该算法是有效可行的. 相似文献
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新冠(COVID-19)肺炎严重威胁人类健康,基于深度学习的计算机辅助诊断方法能有效提高新冠肺炎的诊断效率。但是深度学习模型结构复杂、参数量和计算量大,在保持模型性能的前提下提高网络轻量化的程度具有重要研究意义,因此,该文提出一种面向CT图像新冠肺炎识别的密集重参轻量化Transformer模型(DRLTransformer)。首先,为提高模型的轻量化程度,构造了重参密集块和层次化Transformer,在保持模型精度的同时提高计算速度,降低模型参数量;然后,为充分提取新冠肺炎病灶的全局与局部信息,设计层次化Transformer增强全局注意力对局部特征相关性的关注程度,其中采用分组提取全局特征,在不同组之间进行融合获得多层次信息,并且进行信息融合,进一步提高组内和组间特征的交互能力,此外对所有全局特征进行聚合,实现深浅层特征深度融合。最后,在新冠肺炎CT数据集中进行对比实验,结果表明该模型参数量和计算量分别为1.47 M和81.232 M,相比密集网络(DenseNet)参数量降低29倍、计算量降低23倍,该模型对新冠肺炎计算机辅助诊断具有积极的意义,为深度学习模型轻量化提供了新思路。 相似文献
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跨模态的医学图像可以在同一病灶处提供更多的语义信息,针对U-Net网络主要使用单模态图像用于分割,未充分考虑跨模态、上下文语义相关性的问题,该文提出面向跨模态和上下文语义的医学图像分割C2 Transformer U-Net模型。该模型的主要思想是:首先,在编码器部分提出主干、辅助U-Net网络结构,来提取不同模态的语义信息;然后,设计了多模态上下文语义感知处理器(MCAP),有效地提取同一病灶跨模态的语义信息,跳跃连接中使用主网络的两种模态图像相加后传入Transformer解码器,增强模型对病灶的表达能力;其次,在编-解码器中采用预激活残差单元和Transformer架构,一方面提取病灶的上下文特征信息,另一方面使网络在充分利用低层和高层特征时更加关注病灶的位置信息;最后,使用临床多模态肺部医学图像数据集验证算法的有效性,对比实验结果表明所提模型对于肺部病灶分割的Acc, Pre, Recall, Dice, Voe与Rvd分别为:97.95%, 94.94%, 94.31%, 96.98%, 92.57%与93.35%。对于形状复杂肺部病灶的分割,具有较高的精度和相对较低的冗余度,总体上优于现有的先进方法。 相似文献
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