边缘增强的变感受野自注意力撕囊评估算法

为了解决前囊的透光性、器械遮挡和较大的场景差异造成的分割困难,实现撕囊操作的定量评估、缩短医生的学习曲线、提供更规范的治疗,通过边缘增强的方法使得结合了自注意力的变感受野网络关注边缘特征,更加准确地分割出撕囊形成的前囊孔洞并对其进行定量评估。首先利用变感受野的空洞卷积网络获取多尺度的语义依赖,接着通过自注意力机制建立边缘和目标内部的依赖关系,最后利用分割结果计算出用于手术评估的圆度、居中度和半径指标。自建了白内障撕囊数据集,并利用球面化算法对其进行了增广和误操作模拟,提出的分割算法在该数据集上进行了测试,实验结果表明所提出的算法明显优于传统分割算法,精确度、交并比分别达到了96.51%、93.25%。可见,该算法能够实现更精准的前囊孔洞分割和术后评估。

经颅磁声电刺激中感应电场聚焦度优化方法的探究

经颅磁声电刺激是一种利用磁声电耦合效应进行神经调控的无创脑调控技术。其神经调控效果取决于超声换能器与磁场在神经组织中诱发的感应电场的聚焦度。本文对经颅磁声电刺激中的感应电场进行仿真,并对阵列换能器各阵元幅值进行了序列加权以提高焦点处轴向、径向分布的感应电场聚焦度。结果表明:基于三角窗的阵元序列加权能有效提高径向分布的电场梯度横向分辨率。基于布莱克曼窗的阵元序列加权能有效抑制轴向分布的旁瓣伪影,总体优化效果强于其他窗序列。本文分析的基于不同窗函数序列加权对聚焦电场性能的影响,为将来提高感应电场聚焦度、推动神经调控发展提供了参考与帮助。

电气自动化控制中人工智能技术的应用分析

在现代工业化社会快速发展的背景下,人们的生活条件逐渐发生较大的转变,科学技术的发展逐渐推动人工智能技术的产生与应用。当前,在电气自动化控制工程中逐渐应用人工智能技术,其在一定程度上能促进电气自动化控制质量有效提高,并节约许多成本资金,对于推动我国的电气自动化控制技术发展起到重要的促进作用。基于此,本文首先对人工智能技术进行了具体阐述,并且深入探索了电气自动化控制中人工智能技术的应用,提出了相关建议。