【摘 要】
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针对眼底视网膜血管分割中血管边界难以精确识别以及血管与背景对比度低而难以分割的问题，提出一种编码器-解码器结构的算法。为了提高算法在血管边界的分割能力，在编码部分采用全局卷积网络和边界细化替换传统的卷积层；在跳跃连接部分引入改进的位置注意模块和通道注意模块，目的是增加血管与背景之间的对比度，使网络更好的将血管与背景分割开；此外，为了提高网络的性能，在编码部分的最后一层使用密集卷积网络解决网络过拟合
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针对眼底视网膜血管分割中血管边界难以精确识别以及血管与背景对比度低而难以分割的问题，提出一种编码器-解码器结构的算法。为了提高算法在血管边界的分割能力，在编码部分采用全局卷积网络和边界细化替换传统的卷积层；在跳跃连接部分引入改进的位置注意模块和通道注意模块，目的是增加血管与背景之间的对比度，使网络更好的将血管与背景分割开；此外，为了提高网络的性能，在编码部分的最后一层使用密集卷积网络解决网络过拟合问题，同时为了在一定程度上解决梯度爆炸、梯度消失的问题，在解码部分的每一层使用卷积长短记忆网络提升网络获
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针对工厂生产线上的商品包装外箱文本印刷存在残缺，无法及时检出影响流通销售的问题，本文制作了工业商品外观信息数据集，提出了基于深度学习的工业视觉箱体字符识别与判断方法。通过对YOLOv3进行合并卷积层与批量归一化层，引入GIoU作为边界框损失函数，设计自适应调整定位坐标方法，优化了在原始图像上进行文本检测定位的速度与精度；训练并对比了CRNN和Tesseract两种识别引擎在裁剪后文本图片上的识别性
在图像拼接篡改检测任务中，由于篡改区域的尺度多样性以及模糊操作的干扰，传统的分类网络难以提取图像的篡改特征。为了有效解决这一问题，提出了基于DeepLab v3+的多任务图像拼接篡改检测算法。首先，使用浅层图像特征来预测图像的篡改区域边界，提高了模型对于篡改边界的敏感性。其次，在空洞空间金字塔模块中融合空间和通道注意力机制，加强了模型对于多尺度篡改区域的适应性。最后使用多尺度的融合特征进行图像的篡
偏头痛是一种严重危害人类健康的脑疾病，其中无先兆偏头痛在临床中占比最多且诊断困难。当前无先兆偏头痛辅助诊断算法研究中，基于机器学习的脑影像功能连接分析方法是最主要研究方向。因此类方法多依赖于预定义的脑图谱模板，受模板选择主观因素及分类器性能影响，现有方法的智能化程度和准确率较低，难以满足临床及研究需求。基于设计的新型3D-CNN技术，提出了一种无先兆偏头痛智能辅助诊断算法—MwoA3D-Net(3
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