【摘 要】
：
目的在计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像中对骨组织部位进行自动分析和检测,对于骨科疾病的早期诊断具有重要意义,然而基于人工分析诊断的方法存在效率较低、诊断的准确性和客观一致性无法保证等问题。为此,本文研究构建一个骨组织病变检测的级联神经网络模型,以期为骨科医生的诊断提供支持。方法在影像预处理阶段使用改进的增强方法对CT影像进行对比度增强并获取影像中的人体有效部位;根
【机 构】
：
云南大学信息学院,昆明 650500
论文部分内容阅读
目的在计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像中对骨组织部位进行自动分析和检测,对于骨科疾病的早期诊断具有重要意义,然而基于人工分析诊断的方法存在效率较低、诊断的准确性和客观一致性无法保证等问题。为此,本文研究构建一个骨组织病变检测的级联神经网络模型,以期为骨科医生的诊断提供支持。方法在影像预处理阶段使用改进的增强方法对CT影像进行对比度增强并获取影像中的人体有效部位;根据骨骼组织CT值(Hounsfield unit, HU)的分布范围进行阈值分割,得到大致的骨组织区域;
其他文献
本文介绍了喉镜的分类、结构及消毒和灭菌方法,详细阐述了纤维电子喉镜消毒步骤及管理方法。发现采用自动清洗消毒机、环氧乙烷、低温等离子或者快速压力蒸汽来进行灭菌,灭菌效果较为可靠。
本文概括了市售洗手液的类型,分别介绍了知名品牌洗手液添加的常见抑菌剂以及各自的作用机制,同时描述了新型抑菌物质及其作用机制,以期指导消费者选取适合需求的合格洗手液,正确洗手,保护健康。
采用核磁共振(NMR)技术结合化学计量学分析方法对4种蜜源的单花蜜(洋槐蜜、荆条蜜、葵花蜜和麦卢卡蜜)的核磁共振氢谱进行差异分析。优化前处理方法并对数据进行预处理后,采用无监督的主成分分析(PCA)和有监督的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)等多元统计分析方法从核磁信号中提取各组的分类信息。结果表明:采用分散液液萃取法(DLLME)可避免蜂蜜中大量糖对低含量特征性强的化合物的信号掩盖,更好地涵盖δ0.5~10.0范围所有区域信号;采用log转换和帕莱托换算方式预处
目的双目视觉是目标距离估计问题的一个很好的解决方案。现有的双目目标距离估计方法存在估计精度较低或数据准备较繁琐的问题,为此需要一个可以兼顾精度和数据准备便利性的双目目标距离估计算法。方法提出一个基于R-CNN(region convolutional neural network)结构的网络,该网络可以实现同时进行目标检测与目标距离估计。双目图像输入网络后,通过主干网络提取特征,通过双目候选框提取
目的视觉检索需要准确、高效地从大型图像或者视频数据集中检索出最相关的视觉内容,但是由于数据集中图像数据量大、特征维度高的特点,现有方法很难同时保证快速的检索速度和较好的检索效果。方法对于面向图像视频数据的高维数据视觉检索任务,提出加权语义局部敏感哈希算法(weighted semantic locality-sensitive hashing, WSLSH)。该算法利用两层视觉词典对参考特征空间进
母乳中母乳低聚糖(HMOs)含量丰富且独特,在已知的200种成分中,有157种结构被阐明。HMOs不仅具有“双歧因子”效果,还具有抗黏附、抗菌、调节肠道上皮细胞和免疫细胞,减少过度的黏膜白细胞浸润和活化,降低新生儿坏死性小肠结肠炎等功效,并为婴幼儿大脑发育和认知提供唾液酸作为潜在的必要营养素。由于HMOs大规模生产受限,因此化学和生物模拟的HMOs代替品不断出现。虽然经典的代替品,如低聚半乳糖和低聚果糖具有HMOs部分功效,但是其结构组成差异明显,部分国家批准上市的2-岩藻糖基乳糖(2-FL)和乳
本文对中国织物洗护市场的香氛趋势进行了分析,着重讨论了近年涌现的一些香氛类代表洗衣护衣产品。从品牌的特点和香型的结合入手,发现不同品牌都在香氛概念、感受上加强了布局,且有自己的独到之处,部分品牌还会通过特征性的香氛香型来进行品牌定位。对于香精技术,从绿色天然,到微胶囊、除菌祛异味,和以往单纯的感官体验为主,向提供更多的应用价值及提升产品的科技感发展。
目的时序行为识别是视频理解中最重要的任务之一,该任务需要对一段视频中的行为片段同时进行分类和回归,而视频中往往包含不同时间长度的行为片段,对持续时间较短的行为片段进行检测尤其困难。针对持续时间较短的行为片段检测问题,文中构建了3维特征金字塔层次结构以增强网络检测不同持续时长的行为片段的能力,提出了一种提案网络后接分类器的两阶段新型网络。方法网络以RGB连续帧作为输入,经过特征金字塔结构产生不同分辨
目的肺结节是肺癌的早期存在形式。低剂量CT(computed tomogragphy)扫描作为肺癌筛查的重要检查手段,已经大规模应用于健康体检,但巨大的CT数据带来了大量工作,随着人工智能技术的快速发展,基于深度学习的计算机辅助肺结节检测引起了关注。由于肺结节尺寸差别较大,在多个尺度上表示特征对结节检测任务至关重要。针对结节尺寸差别较大导致的结节检测困难问题,提出一种基于深度卷积神经网络的胸部CT
目的足球比赛视频中的球员跟踪算法为足球赛事分析提供基础的数据支持。但足球比赛中球员跟踪存在极大的挑战:球员进攻、防守和争夺球权时,目标球员可能产生快速移动、严重遮挡和周围出现若干名干扰球员的情况,目前仍没有一种能够完美解决足球比赛中球员跟踪问题的算法。因此如何解决足球场景中的困难,提升球员跟踪的准确度,成为当前研究的热点问题。方法本文在分析足球比赛视频中球员目标特点的基础上,通过融合干扰项感知的颜