融合多种注意力机制的结直肠息肉分割神经网络

精确的息肉分割能够有效地帮助医生发现并切除异常组织,降低息肉转化为结直肠癌的风险.针对息肉具有不同大小、形态、颜色、纹理,类间相似度高、类内差异度大的特点,为了实现对息肉图像的精确分割,提出一种融合多种注意力机制的卷积神经网络.首先,以Res2Net为骨干网络提取图像特征,通过通道分组空间增强注意力增强特征;其次,使用轴向自注意力结合感受野策略获得同时具有边缘细节的低级特征和全局语义高级特征;最后,利用逆向注意力挖掘边界信息,增强网络对于较小且组织边界模糊的息肉的分割性能.在5个息肉分割数据集上,与其他5种基准方法比较的实验结果表明,平均Dice系数、平均交并比和平均绝对误差指标均有所提高,其分割精度和泛化性能均优于现有主流息肉分割网络.

基于循环残差卷积神经网络的医学图像分割算法

针对使用深度学习进行医学图像分割时出现的网络退化问题,通过融合更大尺度的特征映射实现更加精确的图像分割,提出一种基于循环残差卷积神经网络的图像分割算法.首先引入循环卷积模块实现离散步长上的特征提取,提高图像上下文语义信息的利用率,实现更多、更广泛的特征映射提取;然后结合残差学习单元与循环卷积单元形成循环残差卷积模块,替换普通卷积神经网络的前馈卷积单元以解决深层网络模型面临的网络退化问题;最后引入全尺度跳跃连接将不同尺度下的特征图融合,生成分割图像.在PyTorch环境下用3个数据集与其他4种算法进行比较的实验结果表明,所提算法的分割性能更好,图像分割的精确度更高.

基于聚集残差生成对抗网络的图像去模糊

针对现有图像去模糊算法存在的处理模糊种类单一、耗时长等问题,提出了一种基于聚集残差生成对抗网络的图像去模糊算法.首先,利用生成对抗网络,生成重建图像判别标签,使最后生成的图像更加接近清晰图像;其次,结合聚集残差网络与通道注意力模块,构成特征提取模块,提取中间层的有用特征信息;最后,采用WGAN的Wasserstein-1距离与感知损失结合作为损失函数训练模型,保证生成图像与清晰图像在内容上的一致性.在PyTorch环境下用GOPRO数据集和Kohler数据集测试所提算法,并与L0范数先验、暗通道先验、特异性去模糊、DeepDeblur,DeblurGAN等算法进行对比.实验结果表明,所提算法应用于复原运动模糊图像和高斯模糊图像时,峰值信噪比等评价指标均高于其他算法,并且耗时更短.

中药与微量元素

随着中医中药的有效成分认识和活性物质的全面深入探讨,微量元素日益受到人们的重视,本文收集了37种草药及常用食物的含量,为临证用药及食物调节提供了依据。

非造血系统恶性肿瘤45例中性粒细胞碱性磷酸酶活力观察

对45例多种非造血系统恶性肿瘤外周血中性粒细胞碱性磷酸酶(NAP)活力进行了观察,发现其阳性率及积分明显降低,与正常健康人(59例)比较有非常显著性差异(P<0.01)。提示NAP 的检测对非遣血系统恶性肿瘤的诊断与鉴别诊断有一定价值。