基于深度强化学习的多模态医学图像配准

传统图像配准方法中,图像特征的表示和相似性测度的选择易受到人为因素的影响,不能准确地表征图像特征和配准图像的相似度,从而对配准结果产生较大误差.针对此问题,借助端到端的强化学习方法,对这2个部分进行隐式的表达,从而避免人工设计的缺陷.具体而言,设计了一个人工智能体模型,由策略网络和价值网络2部分组成,用以指导浮动图像朝着参考图像的方向正确移动,进而实现图像配准.提出使用异步表演者-评论家方法进行模型训练,以避免经验回放操作,降低模型训练对存储容量的要求并加快模型的收敛;同时提出一种奖赏函数,能够给予每个时间步上图像配准动作估计更为准确的奖励.此外,在测试阶段,使用了蒙特卡罗前向推理策略,进一步提高配准参数的准确性.在MR和CT的临床医学图像配准数据集上进行实验,与传统基于尺度不变性配准算法、基于深度学习配准算法等进行对照分析,实验结果表明,所提出的方法目标配准误差可以减少30%左右,同时能够更好地处理具有大幅度形变的配准问题.

农村信息贫困现状及对策研究——基于达州市通川区安云乡的调查

目前,随着中国现代化进程的加快,经济发展促进了国家的信息化建设。由于"马太效应"的影响,农村经济与信息的发展远远落后于城市,且两者之间的差距正在逐渐加大,农村信息贫困问题日益突出,严重阻碍了农村经济的发展。文章在问卷调查的基础上,根据国内外相关文献中最新农村信息贫困的研究成果。从农民信息意识和信息能力两个方面入手,分析了农民信息素质和农村信息贫困现状。最后针对通川区安云乡的信息贫困现状提出一些可行的对策,加快农村地区信息脱贫。