基于深度学习的单幅图像三维重建

随着深度学习技术的发展,深度神经网络在图像处理和三维重建中得到广泛应用,为探究目前深度学习框架下的单幅图像三维重建研究现状,该文对近年的相关研究工作进行综述.首先介绍深度学习框架下基于图像的不同三维重建方法的分类;其次梳理图像三维重建中不同神经网络方法的研究进展;并根据重建三维模型表示方式的不同,分别讨论针对体素、点云、网格、隐式等不同表示方式的单幅图像三维重建网络和方法;然后给出单幅图像三维重建中的常用评价指标与数据集,并对公开数据集下针对不同表示方式的各类三维重建方法的结果进行比较与分析;最后对单幅图像三维重建所面临的困难和挑战进行讨论,并给出未来的研究方向.

基于改进Pix2Vox的单图像三维重建网络

为进一步提升由单图像进行三维重建的精度,通过对Pix2Vox网络进行改进,提出一种基于深度学习的方法实现单图像三维重建的神经网络.首先,在Pix2Vox网络结构中增加多尺度连接和通道注意力机制,以保留多尺度信息,强化重点特征学习;其次,提出一个阈值计算模块,实现了适应不同类别的阈值设定方法,优化阈值取值;最后,提出一种融合型损失函数,融合模型的结构损失和类别损失,减小不平衡数据与类间差异对重建效果的影响.实验结果表明,该网络在公共数据集ShapeNet的13种模型类别上,平均IoU指标达到0.670,比Pix2Vox等网络取得了更好的单图像三维重建效果.

神经肿瘤开颅手术中精细化手术室护理配合的应用研究

探究神经肿瘤开颅手术中精细化手术室护理配合的应用效果。方法 选取136例2020年1月至2023年1月期间在本院接受开颅手术的神经肿瘤患者进行临床资料回顾性分析。根据护理模式分为常规组与精细组,评价2组护理效果。结果 精细组心率波动(18.74±5.33)次/min、收缩压波动(18.25±5.74)mmHg、舒张压波动(11.14±6.06)mmHg、动脉血氧分压波动(6.08±2.41)mmHg;手术时长(174.96±54.88)min、苏醒时间(26.71±8.57)min、住院时间(6.57±1.74)d、术中出血量(84.05±21.41)mL,短于(少于)常规组;HADS(40.78±5.09)分、PSQI(6.09±2.71)分、NIHSS(9.05±3.44)分,低于常规组(52.25±4.74)分、(8.65±2.34)分、(14.49±3.36)分(t=5.896~13.599,P<0.05);护理风险事件发生率2.94%,低于常规组13.24%(X²=4.847,P<0.028);护理质量(药械管理、环境管理、文书管理、操作配合、任务交接)评分(94.44±2.71)分、(95.02±2.25)分、(95.85±2.76)分、(95.75±2.22)分、(94.98±2.67)分,高于常规组(91.25±2.45)分、(91.44±2.75)分、(91.15±2.32)分、(91.05±2.85)分、(91.18±2.37)分(t=7.200~10.749,P<0.05);舒适度(83.24±6.97)分,高于常规组(72.44±7.65)分(t=8.606,P<0.05)。结论 神经肿瘤开颅手术中精细化手术室护理配合具有较好应用效果,在应激反应减轻、护理风险减少、舒适程度提高、康复效果改善、护理质量提升等方面具有促进作用。

基于多特征融合的智能客服模型

智能客服利用人工智能技术准确回答用户的咨询问题,良好的句子相似度算法可以提高智能客服中问答的准确度.本文针对金融证券领域客服,提出了基于多特征融合的句子相似度算法模型,提高了客服的智能性.通过矩阵拼接的方式,融合用户提问语句和知识库语句的词形特征和语义特征,其中词形特征考虑N-gram相似度、编辑距离、Jaccard相似度三种词形信息,并针对语义特征提取,提出了基于多头注意力机制(multi-head attention)的神经网络模型LBMA.利用上述融合的特征,运用机器学习分类器判断两个语句是否相似,并将分类器分类结果作为多特征融合模型的计算结果.在尽量不改变语义信息的前提下,通过数据增强(Data Augmentation,DA)技术扩充数据集,提升了模型泛化能力.实验结果表明,与已有方法相比,该模型在智能客服数据集上能够有效提升相似度计算的准确性,准确率达到94.69%.