小波DehazeFormer网络的道路交通图像去雾

针对道路交通雾图像对比度低、细节丢失、模糊和失真的问题,提出了一种小波DehazeFormer模型的道路交通图像去雾方法。为提升模型去雾能力,构建了编解码结构的小波DehazeFormer网络,编码器以DehazeFormer与选择性核特征融合模块(Selective kernel feature fusion,SKFF)级联作为骨干网络的基本单元,编码部分由三级这样的基本单元构成,以融合图像的原始信息和去雾后的信息,更好地捕获雾图中关键特征;中间特征层采用局部残差结构,并加入卷积注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM),对不同级别的特征赋予不同权重,同时融入内容引导注意力混合方案(Content-guided Attention based Mixup Fusion Scheme,CGAFusion),通过学习空间权重来调整特征;解码部分由DehazeFormer和SKFF构成,采用逐点卷积,在保证网络性能同时,减少网络的参数量;跳跃连接引入小波变换,对不同尺度的特征图进行小波分析,获取不同尺度的高、低频特征,放大交通雾图的细节使得复原图像保留纹理;最后,将原始图像和经解码后输出的特征图融合,获取更多的细节信息。实验结果表明,本文方法相比于基线DehazeFormer网络,其PSNR指标在公开数据集中提升1.32以上,在合成数据集中提升0.56,SSIM指标提升了0.015以上,MSE值有较大幅度降低,下降了23.15以上;Entropy指标提升0.06以上。本文去雾算法对提升交通雾图像的对比度、降低雾图模糊和失真及细节丢失等方面均表现出优良的性能,有助于后续道路交通的智能视觉监控与管理。

全尺度密集卷积U型网络的视网膜血管分割算法

针对视网膜图像中血管尺度跨度大、细小血管与背景高度相似导致误分割和未分割等问题,提出一种全尺度密集卷积U型网络的视网膜血管分割方法。为提取更复杂的特征信息,构建级联卷积融合密集块(cascade convolutional fusion dense blocks, CCF-DB)作为U型网络的编解码器用以提取视网膜血管的特征信息;在网络最底端嵌入混合注意力级联卷积密集块(mixed attention cascaded convolutional dense block, MACC-DB),进一步提升感受野,获取更高维的语义特征信息;在模型的解码部分采用全尺度的跳跃连接,捕获不同尺度下的血管特征信息,提升模型的分割精度。实验结果表明,在DRIVE数据集上,相比于U-Net、U-Net3+、SA-Unet、FR-Unet等算法,此算法的AUC值达到了98.26%,准确率为95.82%;在CHASE-DB1数据集上,此算法的AUC值达98.84%,准确率达96.66%。采用此算法进行视网膜血管分割,分割的精度和鲁棒性均有不同程度的提升,对细小血管分割达到了优良的效果。

密集级联卷积与自注意力特征聚合的视网膜血管分割算法

针对视网膜图像中细小血管分割困难以及血管分割过程中出现断裂的问题,构建了一种密集级联卷积与自注意力特征聚合的网络用于视网膜血管图像的分割。该网络采用多尺度密集卷积结合自注意力机制;为更好的提取视网膜细小血管复杂的特征信息,构建密集聚合模块作为U型网络的骨干网络;在网络底层嵌入自注意力摸块和多尺度聚合模块,以提升感受野和获取高维语义特征信息;在模型的跳跃连接部分采用特征聚合模块,提升模型的分割精度。实验结果表明,在DRIVE公开数据集上,该网络的F1-sore指标达到83.19%,准确率ACC指标达到97.11%,AUC值达到了98.94%;在CHASE-DB1和STARE数据集上,相比于Unet、DUNet、SA-Unet和FR-Unet等网络,该网络的AUC指标均达到了目前最好效果。采用该网络进行视网膜血管分割,分割的精度和鲁棒性均有不同程度的提升,对细小血管分割及其泛化能力达到了优异的效果.

CT血流储备分数对冠状动脉狭窄危险分层及功能评价的临床初探

目的 探讨CT血流储备分数(CT angiography derived fractional flow reserve, CT-FFR)对冠状动脉狭窄及粥样斑块定量参数的危险分层及其临床应用。方法 纳入徐州市中心医院接受冠状动脉CTA检查患者122例,其中非缺血组(CT-FFR>0.8)66例,缺血组(CT-FFR≤0.8)56例。对两组数据斑块特性进行比较。logistic回归分析斑块特征与缺血病变的关系。结果 CT-FFR>0.8血管218支,CT-FFR≤0.8血管174支,两组斑块总体积、钙化斑块体积、病变长度及狭窄度>50%比较差异有统计学意义(P<0.05)。回归分析得出斑块总体积、钙化斑块体积、病变长度及狭窄度>50%为局部心肌缺血的危险因素。结论 CT-FFR可以对冠状动脉管腔狭窄、斑块性质进行危险分层,能够从解剖学狭窄及功能学层面评估局部心肌血情况,优化诊疗措施。

基于FX3U PLC控制的轧制冲压模拟装置研究

针对传统机械控制的轧制冲压装置效率低、操作不灵活等问题,本文基于人机交互触摸屏和三菱FX3U PLC共同控制,研究了一种由液压系统、气动系统和电气系统等组成的轧制冲压模拟装置。该装置能够准确地模拟轧制冲压过程,并具有稳定可靠的控制性能。本研究为轧制冲压工艺的研究和优化提供了一种有效的借鉴,具有广阔的应用前景。

自体富血小板血浆联合封闭负压引流治疗胫前慢性难愈性创面的临床疗效观察

目的 研究应用自体富血小板血浆(platelet-rich plasma, PRP)联合持续封闭负压引流(vacuum sealing drainage, VSD)治疗胫前慢性难愈性创面患者的临床治疗效果。方法 选择2018年1月至2022年12月武汉市第一医院收治的胫前慢性难愈性创面患者40例,按随机数字表法分为PRP+VSD组和VSD组,每组20例。PRP+VSD组采用PRP联合VSD治疗,VSD组采用VSD治疗。比较两组患者的住院时间、抗菌药物使用时间、创面愈合时间、医疗费用和创面愈合情况。结果 两组患者均获随访,PRP+VSD组随访时间2~12个月(平均3.72个月),VSD组随访时间3~14个月(平均4.25个月)。PRP+VSD组的住院时间、抗菌药物使用时间、创面愈合时间均低于VSD组(P<0.05)。PRP+VSD组医疗费用高于VSD组,但两组比较差异无统计学意义(P>0.05)。PRP+VSD组20例患者创面全部愈合,其中16例患者一次性愈合,4例患者经过2次PRP+VSD治疗后愈合。VSD组9例患者一次性愈合,其余11例患者均经多次清创和VSD治疗才使创面完全愈合。结论 自体PRP联合VSD治疗胫前慢性难愈性创面可缩短创面愈合时间、患者住院时间和抗菌药物使用时间,降低二次手术率。自体PRP联合VSD是治疗胫前慢性难愈性创面的有效方法,为慢性难愈性创面的修复治疗提供了临床指导。

CT灌注成像在肺癌疗效评价中的应用

目的探讨CT灌注成像在肺癌放化疗疗效评价中的应用价值。资料与方法 23例经穿刺病理证实的肺癌初治患者于放化疗前及放化疗结束后1周内分别行CT灌注扫描。在工作站自动生成时间-密度曲线、组织灌注值、血容量、达峰时间及灌注伪彩图。比较肺癌治疗前后瘤区各灌注参数的变化。结果根据RECIST标准,经6个月随访,治疗有效16例,无效7例,有效组治疗前平均灌注值、血容量、强化幅度及结节-主动脉强化比值均高于无效组,差异有统计学意义(t=3.55、3.19、2.26、4.41,P<0.05)。有效组治疗后平均灌注值、血容量、强化幅度及强化比值均较治疗前显著降低,差异有统计学意义(t=7.87、8.16、7.48、6.78,P<0.01)。无效组治疗前后各灌注参数差异无统计学意义(P>0.05)。放疗患者中灌注伪彩图形象显示出肿瘤组织及周围肺不张。结论 CT灌注扫描能够反映肿瘤的血供情况,并可定量评价肺癌放化疗前后血流灌注的改变,早期预测治疗效果,优化放化疗方案。

浙江近岸海域赤潮发生的趋势与特点

根据历史记载和近年调查实测资料,概述了浙江近岸海域赤潮的历史与现状,分析了赤潮的特点与发生趋势,研究结果表明:浙江近岸海域各种不同类型藻类引发的赤潮频率均呈上升趋势,其中甲藻赤潮的发生次数上升尤为迅速,赤潮出现的规模越来越大,有毒赤潮记录次数也显著增加。探讨了赤潮发生的一些原因,指出了建立科学评估有害赤潮影响体系和预警系统的意义并提出了一些对策措施与建议。

氨基氮杂环荧光分子改性苯乙烯马来酸酐共聚物的研究

The poly(styrene\| co \|maleic anhydride) )(SMA) was modified by some fluorescent organic molecules such as 2\|amino\|benzimidazol,4\|amino\|antipyrine and 4\|amino\| N \|(2,4\|dimethylphenyl)\|1,8\|naphthalimide to prepare the fluorescent polymers (SMI).The FT\|IR spectra of these polymers show a new carbonyl characteristic peak in imide ring appeared at 1722?cm -1 and no amino group characteristic peaks appeared at 3300～3500?cm -1 .That is to say the chemical modification of SMA is successful.GPC and DSC results of the polymers obtained show that although the molecular weight of these polymers decreased a little in the chemical modification process,the thermal stability of these polymers was improved.On the other hand the fluorescence of these polymers can be quenched by the acidity because of the alkalescence of the organic heteroring containing nitrogen.These novel polymers can emit strong fluorescence and kept the excellent properties of SMA too.This is a convenient method to produce the fluorescent materials.

基于复小波域树结构化MRF模型的声纳图像分割

声纳图像受成像环境影响对比度低,特性信息较弱,且图像分辨率不高,用传统的分割方法效果较差,为此,构建了双树复小波域树结构化的MRF模型(TS-MRF),提出了基于此模型的声纳图像分割算法。双树复小波变换(DT-CWT)具有近似平移不变性和良好的方向选择性,其多分辨率分析能有效地提取声纳图像的弱特征信息,以便TS-MRF中节点参数的描述能准确地反映树结构的分布规律和图像统计特性;复小波域6个方向高频子带相互独立,尺度间父子节点标号具有一阶Markov性;尺度内构建TS-MRF模型,且每一节点标号依赖于父节点,采用Potts模型对节点标号势函数建模,相同标号的观测特征用高斯模型建模;最后,用多分辨率递归和每一分辨率分类层次树从顶层向底层的尺度内递归算法来求解最大后验概率,实现分类层次树标号,完成声纳图像分割。实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地抑制噪声,较好地提取声纳图像的弱特征信息,具有较高的分割精度和鲁棒性。

基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,经典的边缘检测算子算法主要采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学利用结构元素去探测图像,在讨论形态腐蚀和形态膨胀的基础上,提出了一种基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测算法。单尺度形态学基元随着尺度的增大形成新的更大尺寸的结构元素,从而检测不同的边缘信息,最终重建较理想的图像边缘。仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法,检测精度较经典的单一梯度算子检测方法亦有一定的改善。

用Cadna/A软件预测桥梁交通噪声及应用分析

城市环境噪声的主要声源是车辆交通噪声,而城市高架道路经过区域的声环境影响比较复杂．城市高架桥路段两侧交通噪声排放主要在地面辅道和桥梁高架段,地面辅道交通噪声对临路第一排居民影响最大,而高架道路交通噪声对高层及后排居民的影响较大,范围更广。如何有效单独分析地面辅道交通噪声和桥梁高架交通噪声对周围环境的影响程度,将对交通噪声源的治理和对道路两侧不同范围内声功能区域建筑物的降噪措施提供理论依据。下面以上海沪闵路～沪杭公路地方越江大桥为例,分析了大桥的地面辅道和高架桥段敏感点的声环境现状,运用Cadna/A软件预测和分析越江大桥运营后地面辅道和桥梁高架段交通噪声各自对周围环境的影响,研究相关敏感地区的可能环境噪声状况,以及交通噪声影响的程度特征．

基于目标导向的工程应用型人才培养实践体系构建与探索

以校企合作、专业共建为切入点,构建面向行业、加强学生的综合应用能力及工程实践能力培养的实践教学体系。校企双方共同确立通信行业人才应具备的基本能力目标,以此为导向,基于未来工作中所应具备的专业和职业技能为主线,整合教学资源,构建相应的课程体系与实验、实践体系,在工学结合等体验式教学和工程实践中,培养学生专业知识的综合应用能力、创新能力、以及工程实践能力。

复小波域混合概率图模型的超声医学图像分割

针对存在大量不规则斑点噪声、目标边缘弱化的超声医学图像分割中较难识别目标的问题,提出了一种复小波域中混合概率图模型的超声医学图像分割算法.采用具有近似平移不变性和良好方向选择性的双树复小波变换(Dual tree-complex wavelet transform,DT-CWT)提取超声医学图像6个方向的高频特征信息;其次,为关联目标的弱特征信息并抑制统计独立的高频噪声,构建了复小波域混合概率图模型;尺度间“父-子”节点间标记采用贝叶斯网络进行建模,尺度内邻域间标记采用马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)无向图建模,对复小波域中同尺度的特征系数采用高斯混合模型建模,尺度内同标记的观测特征采用高斯模型建模;最后,用迭代条件模式(Iterated conditional mode,ICM)实现MRF中误分割率最小的能量函数最优解,获取标记场,实现超声医学图像分割.实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地提取超声图像的弱目标信息,较好地定位目标区域,具有较高的分割精度和鲁棒性.

组织学与胚胎学试卷库的使用与评价

优质的教学质量是学校赖以生存与发展的根本保证，也是教育工作的最终目标。考试仍然是目前主要采用的教学质量检验方法[1]。近年来，针对不同专业的不同需求，按照知识性和实用性并重的原则，本教研室将组织学与胚胎学分成不同的教学模块，分别采用相应的教材、教学大纲和教学课件。同时建立和使用模块化组织学与胚胎学试卷库，试卷库共包含100套试卷，分7个组别设置：临床医学和全科医学专业定为99学时模块（含普本、本三两组）；护理和检验专业定为63学时模块（含本二、本三两组）；康复医学、临床医专和成人教育定为36学时模块（含本科、专科两组）。

面向分布式实时系统的新型可信任务调度算法

目前许多面向关键领域的应用对实时系统提出了可信要求,研究可信的实时调度算法成为当前的研究热点。文章分析了当前公开文献中各种实时调度算法的缺陷,针对现有算法的不足,提出了一种适用于分布式实时系统的启发式可信调度算法,该算法以提高系统的可靠性和安全性为目标,一方面采用改进的主动副本复制技术,在多个处理机上有效分配实时周期任务,并支持对硬件失效和软件瞬时失效的处理,另一方面利用处理机对每个运行之前的任务进行安全性检查,有效防止了非法任务进入并破坏系统。仿真实验的结果表明,文中提出的算法DTSA相对于其它算法而言,在仅增加较少硬件成本的前提下,能够有效提高运行任务的可靠性和安全性。

融合多尺度统计信息模糊C均值聚类与Markov随机场的小波域声纳图像分割

声纳图像成像质量差、特征信息弱,目标分割存在一定困难,为此提出一种融合多尺度统计信息的模糊C均值(FCM)聚类与Markov随机场(MRF)的小波域声纳图像分割算法。小波域中低频信息统计特性描述了低频不同区域像素聚类情况,高频信息反映了该方向纹理特征,依据低频子带的统计峰值选取FCM初始聚类中心,应用小波域FCM聚类算法对声纳图像进行预分割,抑制噪声的影响,提高了预分割的准确性;构建初分割后图像的多尺度MRF模型,尺度间节点标记的相关性采用1阶Markov性表征,尺度内构建2阶邻域系统描述系数间的标记联系,标记场采用双点多级逻辑模型建模,同一标记的系数特征场采用高斯模型建模,弥补了MRF算法中层次信息和轮廓信息描述的不足;应用迭代条件模型算法求其最小能量下的标记场,实现声纳图像分割。从视觉主观效果和客观评价指标两方面的实验结果验证表明,该算法分割声纳图像均优于FCM聚类算法和MRF算法,分割的声纳图像边缘与细节的清晰度、精细度均有一定程度改善。

基于形态学多结构基元的含噪图像边缘检测

为了研究基于多结构基元构成形态学结构基,提出了一种图像边缘检测算法。首先,定义由开-闭运算、以及闭-开运算加权组合形成复合形态学滤波器,应用该滤波器对图像进行滤波;其次,不同形状的结构元素能检测出不同方向和结构的边缘信息,对定义多方向结构元素以组成形态学结构基,应用此结构基对滤波后的图像进行边缘检测。通过仿真重建形成理想的图像边缘,仿真结果表明,应用于含噪图像边缘检测算法,使抗噪的MSE性能较"开-闭运算"方法减少了7.82%和6.38%,PSNR性能提高了14.68%和8.05%,在检测精度方面得到了连续和封闭的边缘信息,与经典算子检测算法比较边缘信息更清晰。

一种新型的自重构模块机器人

提出了一种由相同机械结构单元组成的自重构模块机器人,介绍了该模块的机械结构设计,给出了一种建立在两级分层控制算法基础上的模块连接规划.每个模块可以独立与其他模块相互分离或连接,并且通过与其他模块相互配合来改变其连接方式,从而使整个机器人系统可以获得不同的三维结构和各种静态位形.Java 3D仿真结果表明了连接规划的可行性和有效性.