多模态融合的三维语义分割算法研究

如何高效提取稠密感知的图像特征信息以及真实三维感知的点云特征信息并充分利用其各自优势进行信息互补是提升三维目标识别的关键。本文提出了一种图像和点云融合的多模态框架用于三维语义分割任务。图像与点云特征提取分支相互独立,设计深度估计融合网络用于图像分支,将稠密感知的图像语义信息与真值显式监督的深度特征信息有效融合,对点云的无序及稀疏性进行补偿。并改进体素特征提取方法,减少点云体素化带来的信息损失。图像、点云分支提取多尺度特征后通过动态特征融合模块提升网络对关键特征的提取能力,更有效的获取全局特征。同时本文提出点级的多模态融合数据增强策略,提升样本多样性的同时有效缓解样本不均衡问题。在Pandaset公开数据集上进行对比实验,本文的多模态融合框架展现出更优的性能和更强的鲁棒性,尤其在小样本小目标上性能提升更为明显。

石榴果皮提取物对冷却猪肉的保鲜效果

利用石榴果皮提取物(PPE)配制w=1%PPE、w=0.5%PPE和w=0.5%PPE+Fe2+3种不同保鲜剂,通过检测贮藏中冷却猪肉的pH、挥发性盐基氮值(TVB-N)、细菌总数及感官评价等指标,并与500IU/g Nisin、w=0.5%苯甲酸钠的保鲜效果进行比较,研究PPE的保鲜效果。结果表明,PPE对冷却猪肉有很好的保鲜作用,其中w=1%PPE的保鲜效果最好。

磁共振成像对乳腺良恶性病变的诊断价值

探讨磁共振成像对乳腺良恶性病变的诊断价值。方法:选择2021年06月~2023年06月我院收治的90例乳腺肿瘤患者,为所有患者开展磁共振成像检查,记录并分析肿瘤形态特点。结果:90例患者中,有70例浸润癌患者,20例纤维腺瘤患者。良性乳腺肿瘤通常呈现出边界清晰、轮廓规整的特点,与周围组织没有明显的结构连接;恶性乳腺肿瘤往往呈现出不规则形状,边界模糊,甚至有时会出现皱缩变形的现象。此外,恶性乳腺肿瘤还可能伴随有肿块内部的结构异常,如分叶状、斑点状或条索状改变。恶性乳腺肿瘤的肿块周围常常具有不同程度的浸润性改变,如溃疡或腺泡状结构的侵袭。结论:MRI检查能够明显区分乳腺良恶性病变,可以用于乳腺肿瘤诊断。