基于多尺度卷积特征融合的肺结节图像检索方法

为了解决肺结节图像检索中特征提取难度大、检索精度低下的问题,提出了一种深度网络模型--LMSCRnet用于提取图像特征。首先采用多种不同尺寸滤波器卷积的特征融合方法以解决肺结节大小不一引起的局部特征难以获取的问题,然后引入SE-ResNeXt块来得到更高级的语义特征同时减少网络退化,最后得到肺结节图像的高级语义特征表示。为满足现实中大数据量检索任务的需求,将距离计算及排序过程部署到Spark分布式平台上。实验结果表明,基于LMSCRnet的特征提取方法能够更好地提取图像高级语义信息,在肺结节预处理数据集LIDC上能够达到84.48%的准确率,检索精度高于其他检索方法,而且使用Spark分布式平台完成相似度匹配及排序过程使得检索方法能够满足大数据量检索任务需求。

基于多尺度特征融合的肺结节良恶性分类方法

为解决肺结节分类问题中肺电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像特征提取不全面和随着卷积网络深度的加深易导致的梯度消失问题,提出一种基于多尺度特征融合网络(multi-scale feature fusion network,MSFFNet)的肺结节良恶性自动分类模型.使用多尺度卷积操作对输入的肺结节CT图像分别进行不同范围的特征提取和特征的融合拼接,解决特征提取不全面的问题;引入SE-ResNeXt模块,充分利用通道注意力机制,有效解决特征信息丢失的问题;输出肺结节良恶性的分类结果.在大型公开可用的肺图像联合数据库(lung image database consortium,LIDC-IDRI)上进行实验,MSFFNet模型的分类准确率达97.2%,特异性和敏感性分别为96.14%和98.62%,优于SE-ResNeXt等方法的分类效果.

脱水污泥输送系统技术优化研究

本文介绍了市政污泥常见的输送方式,以国内某再生水厂40万吨区域污泥输送系统为例,对该区域污泥输送系统的现状进行分析,提出技术优化及改造方法,提高污泥输送及运输效率,改善区域周边环境。