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针对传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)受感受野大小的限制,无法直接有效地获取空间结构及全局语义等关键信息,导致宽血管边界及毛细血管区域特征提取困难,造成视网膜血管分割表现不佳的问题,提出一种基于图卷积的视网膜血管分割细化框架。该框架通过轮廓提取及不确定分析方法,选取CNN粗分割结果中潜在的误分割区域,并结合其提取的特征信息构造出合适的图数据,送入残差图卷积网络(residual graph convolutional network, Res-GCN)二次分类,得到视网膜血管细化分割结果。该框架可以作为一个即插即用模块接入任意视网膜血管分割网络的末端,具有高移植性和易用性的特点。实验分别选用U型网络(U-neural network, U-Net)及其代表性改进网络DenseU-Net和AttU-Net作为基准网络,在DRIVE、STARE和CHASEDB1数据集上进行测试,本文框架的Sp分别为98.28%、99.10%和99.04%,Pr分别为87.97%、88.87%和90.25%,证明其具有提升基准网络分割效果的细化能力。 相似文献
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近些年来我国电力行业取得了快速的发展,而电力通信网对保证电力系统的正常运行和工作有着重要的作用。为了对电力通信网有着正确的认识,我们需要进行深入的研究,了解现阶段我国电力通信的发展现状,同时根据其中存在的一些问题来采取有效的措施推动电力通信的进一步发展。 相似文献
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以3,5-二硝基水杨酸(H2dns)和菲咯啉(phen)为配体合成了2个新的镧配合物[La2(dns)2(Hdns)2(phen)4](1)和[La4(dns)6(phen)6](2),并对它们进行了红外分析、元素分析、热重分析和单晶结构分析。单晶衍射结果表明,配合物1和2均为三斜晶系,P1空间群。配合物1和2中La(Ⅲ)通过配体H2dns桥联分别形成双核结构和四核结构。热重和荧光分析表明:2热稳定性高于1,1和2均在467 nm处有最强荧光发射强度。 相似文献
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通过将两个金属开口环谐振器口对口地放置, 实现了超材料谐振子间的电耦合谐振. 对电耦合谐振的微波等效电路进行了理论分析和数值计算, 结果表明耦合后的超材料谐振子能产生两个谐振频率, 其中一个随耦合强度的增加逐渐向低频方向移动, 而另一个固定在单谐振子的谐振频率处不变. 微波透射谱的实验测试和电磁仿真结果表明, 两个谐振峰随耦合强度的增加分别向低频和高频方向移动. 分析表明: 低频谐振峰的位置主要是由超材料谐振子间的电耦合强度决定的; 高频谐振偏离单谐振子的谐振频率主要是由不可避免的磁耦合引起的, 而且在耦合间距越小时磁耦合影响越大. 提出的基于超材料谐振子间的电磁耦合实现的双频谐振及其可调性极大地增加了超材料的设计与应用空间. 相似文献
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