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基于深度学习的冠状动脉分割及CT-FFR计算方法研究
【机 构】
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天津工业大学
【出 处】
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天津工业大学
【发表日期】
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2021年期
【基金项目】
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其他文献
传统的人工异常事件检测不仅是对人力资源的极大浪费,更无法实现对异常事件的提前预警或及时报警,并不十分可靠。基于深度学习的异常事件检测是指通过深度学习算法自动识别并定位监控视频中的危险事件或异常行为,对保障公共安全具有重要意义。然而由于正、异常事件均无明确定义、种类繁多,无法穷举以及不同场景下正常和异常事件的定义也有所不同等难点,异常事件检测仍是一项极具挑战的任务。为实现在火车站、广场等公共场所下对
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公共安全作为国家安全的重要组成部分,是全国人民幸福生活的基本保证,多年来一直是全社会的重点关注问题。尤其是国家关键部门场所的安全问题更来不得半点疏忽,稍有不慎就会引起极大轰动,造成巨大损失。为了保障“绝对安全”,本文针对对安全问题要求较高,又无法对异常行为进行准确列举的重要场所,基于无监督深度学习的思想,不对异常行为进行定义,训练一个只能够重构正常行为的模型,根据异常行为与正常行为存在较大差异,模
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基于检测折射率变化的传感技术在生物传感等领域具有广泛应用。本文对折射率变化检测原理进行了研究,并设计等离激元纳米孔传感模块,优化结构形式和选择结构参数,提高折射率检测灵敏度。结合光学等离激元和纳米孔技术优点,设计基于金膜的蝴蝶结形等离激元纳米结构,增强光与纳米孔结构相互作用,提高场增强因子,提高纳米粒子检测灵敏度。为进一步克服蝴蝶结形结构的制备工艺问题,设计金属膜层双纳米孔结构,利用双纳米孔的相交
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骨外固定技术是治疗四肢畸形和肢体创伤等疑难骨科杂症常用方法,具有适用症广、治愈率高、并发症发生率低、固定效果稳定可靠等优点。而目前骨科治疗临床上使用的骨外固定器存在稳定性差、数字化程度不高、结构操作复杂等问题。因此,需要设计一种坚固、通用、可调、精确、智能的骨外固定器及配套软件系统,使骨折及骨畸形的治疗真正实现精确化及智能化。本文以胫骨骨折畸形矫正作为研究对象,结合现有骨外固定器的特点,设计了一种
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