基于时空分析的手术场景三维重建方法研究

内窥镜图像的深度估计与手术场景三维重建是微创手术中提高外科医师手术效率的关键因素。本文提出一种基于时空分析的手术场景三维重建方法,深度估计网络采用编码器–解码器结构,编码器使用ResNet34模块、改进的SAB注意力机制、改进的FPN模块以及特征增强模块;解码器通过上采样获取图像的深度信息和位姿信息,实现内窥镜图像的准确深度估计。在跟踪重建方面,通过时空跟踪优化相机位姿,将空间维度的深度信息与时间维度相结合,通过时空分析与融合,还原手术场景的三维结构。评估采用Hamlyn公共数据集,实验结果表明本文所提方法可有效提高内窥镜图像深度估计的准确性,同时通过与时间维度的深度信息融合,可准确还原手术场景的三维信息,进一步辅助外科医师实现术中精准导航。

一种基于快速图像去模糊的视觉室内定位方法

在图像拍摄过程中,相机抖动、物体运动等因素导致图像产生模糊,进而使得模糊图像的特征点减少、匹配效果较差,最终对室内定位精度产生负面影响。为解决这一问题,提出一种基于快速图像模糊识别和模糊去除的视觉室内定位方法。首先,采用编解码器结构学习上下文信息,随后与高分辨率分支结合以保留空间细节,最终生成高质量的清晰的图像,消除图像模糊对定位精度的影响。接着,通过图像检索、特征点提取和匹配的方式计算查询相机的位置。实验结果表明,所提出的方法在GoPro数据集上峰值信噪比(PSNR)为31.64,结构相似性指数(SSIM)为0.949,平均去模糊处理时间为24ms;去模糊处理后,85%的室内查询图片定位误差小于0.5m。基于快速图像去模糊的视觉室内定位方法能够有效恢复图像细节,提高室内视觉定位的精度。

鸡群协同定位算法的研究

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)定位问题可以看作一个目标函数最优化问题,通过鸡群优化算法进行求解。传统的鸡群定位算法所用的目标函数只考虑了待定位节点和参考节点之间的测量距离,测量距离不完整限制了定位精度的提高。基于此提出了一种鸡群协同定位算法,首先改进目标函数,确保待定位节点之间的测量距离被充分使用;然后采取多维标度(Multidimensioal Scaling,MDS)方法提供的良好初始位置,从而提高定位算法的收敛速度。仿真实验结果表明,与传统鸡群定位算法、粒子群定位算法、灰狼定位算法和改进的鸡群定位算法相比,鸡群协同定位算法能有效提高定位精度。另外,与传统的鸡群定位算法相比,虽然鸡群协同定位算法的时间复杂度有所增加,但定位性能得到了改善。

差分进化协同定位算法研究

物联网定位问题可以映射为一个优化问题,通过差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)进行优化求解。在求解过程中,传统的适应度函数没有包含未知节点之间的距离信息,导致距离信息不够全面,使算法的定位精度提高有限。鉴于此,从提高定位精度的角度出发,提出了一种差分进化协同定位算法。构建新的适应度函数,该适应度函数不仅包含已知节点与未知节点之间的距离信息,还包含未知节点之间的距离信息,保证距离信息在优化求解过程被充分利用;采用Cat混沌映射方法保证初始种群均匀分布,使搜索范围变大,提高算法的寻优能力;采用Levy飞行策略,解决因空间维数增大导致算法陷入局部最优解的问题。仿真结果表明,与传统差分进化定位算法相比,差分进化协同定位算法可以有效减少测距误差对定位误差的影响,改善定位性能。

基于改进YOLOv5s的手术器械检测与分割方法

在内窥镜手术过程中,外科医师需实时掌握手术器械的位置信息。现有目标检测算法受反光和阴影等因素影响,其准确度和漏检率仍有优化的空间。本文提出一种基于改进YOLOv5s的手术器械检测与分割方法。首先,通过Gamma校正算法校正图像的亮度和对比度,以解决手术器械的反光和阴影遮挡等问题;其次,设计CBAM和动态卷积模块,增加重要特征信息的权重,以进一步提高目标检测的准确度并减少模型的漏检率;同时,优化空间金字塔池化模块以扩大感受野,从而更好地识别多尺度目标;最后,设计FPN语义分割头,以实现语义分割功能。在内窥镜手术数据集上的实验结果表明,本文目标检测的mAP@0.5为98.2%,语义分割的mIoU为94.0%。所提方法可辅助外科医师快速掌握手术器械的位置和类型,提高手术效率。

众包室内定位系统中基于多维尺度变换的接收信号强度平滑理论

基于无线局域网(wireless local area network,WLAN)指纹的定位方法具有成本低、可用性好等优点,近年来越来越受到人们的关注。为了实现室内定位系统的快速部署,通常采用众包技术替代传统部署方法。在离线阶段建立radio map数据库时,由于利用众包技术采集的接收信号强度(received signal strength,RSS)数据量大大减少,使得RSS数据中的噪声和采集误差无法得到有效抑制,造成建立的radio map精度较低,定位误差增大。针对该问题,提出了一种基于多维尺度变换(multidimensional scaling,MDS)算法的RSS平滑理论。利用相邻位置RSS数据之间的相关性,在每个位置推断出一个最优RSS值,从而实现抑制噪声和消除采集误差的作用,最终得到更平滑的radio map,提高定位精度。实验结果表明,采用MDS方法达到了预期的目标。

基于LoFTR算法的图像拼接算法研究与实现

针对传统算法图像匹配准方法提取特征点不精确、鲁棒性低、低纹理下很难识别到特征点等问题,提出了一种新的局部图像特征匹配方法,替代传统的顺序执行图像特征检测,描述和匹配的步骤。首先在原图像提取分辨率为1/8的粗略特征,然后平铺为一维向量,并为其添加位置编码,将组合结果输入Transformers模块中的自注意力层和交叉注意力层,最后输入可微分匹配层后得到置信矩阵,为该矩阵设置阈值和相互最近标准,从而得到粗略的匹配预测。其次是在精细层次上细化良好的匹配,在建立精匹配之后,通过变换矩阵到统一的坐标下,实现图像重叠区域对齐,最后通过加权平局融合算法对图像进行融合,实现对图像的无缝拼接。使用Transformers中的自注意力层和交叉注意力层来获取图像的特征描述符。实验结果表明,在特征点提取方面,LoFTR算法比传统的SIFT算法,无论在低纹理区域还是纹理比较丰富的区域提取的都更精确,同时使用此方法得到的拼接效果比传统经典算法拼接的效果更好。

基于深度残差生成对抗网络的运动图像去模糊

针对图像拍摄过程中由于运动、抖动、电子干扰等产生的运动图像模糊问题,提出一种基于深度残差生成对抗网络的运动图像去模糊算法。对图像模糊模型与盲去模糊过程进行了研究,介绍了生成对抗网络,改进了残差块的结构。改进的残差块包含3个卷积层,两个ReLU激活函数,一个Dropout层以及一个跳跃连接块,提升了复原图像的质量。改进了PatchGAN的结构,在只增加少量参数与网络复杂性的情况下,将最底层感受野变为原先的两倍以上。利用GOPRO数据集和Lai数据集进行测试,测试结果表明,本文提出的基于深度残差生成对抗网络的去模糊算法复原图像可达到较高的客观评价指标,可以恢复出较高质量的清晰图像。在GOPRO数据集上,相比于其他同类方法,本文提出的算法具有较好的复原能力,可达到更高的峰值信噪比(28.31 dB)和较高的结构相似度(0.8317);而在Lai数据集上,可以恢复出较高质量的图像。

基于深度置信网络的超宽带信道环境的分类算法

对超宽带信道环境进行分类、识别,对于实现特定场景分析以及无线网络的优化具有重要意义。针对这一背景提出了一种基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的信道环境分类方法,对不同的信道场景特征进行提取、分类。实验结果表明:提出的算法能有效地实现信道环境的分类识别。

基于ORB与K-means聚类的图像匹配算法

图像处理技术在计算机视觉等领域中发挥着重要作用,然而在目前的双目视觉领域中的图像匹配水平,实现高配准率和高实时性的技术仍需进一步探索。ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征点匹配算法相比SIFT算法提高了检测速度,可以实时准确地检测目标。为了提高匹配特征准确性的要求,本文提出了一种基于ORB与K-means(K-均值)聚类的图像匹配算法,可在减少耗时的基础上,有效地提升双目图像特征点的匹配正确率。在公开的双目图像数据集上进行实验对比,实验结果表明该算法匹配更精确、性能更优越。

基于电磁追踪系统的点云配准方法研究

针对视觉测量中的点云配准问题,提出一种基于电磁追踪系统的点云配准方法。首先,搭建测量和配准系统,采用基于平面的坐标系转换方法获得世界坐标系与发射器坐标系之间的转换关系。其次,利用发射器和接收器之间准确的位姿信息,获得发射器坐标系和接收器坐标系之间的转换关系。最后,以发射器坐标系作为中间坐标系,将获取的点云由世界坐标系转换到接收器坐标系下,实现点云的粗配准,进而采用ICP方法实现精配准。对不同深度的平面进行测量配准实验,并使用石膏像对配准效果进行验证。实验结果表明粗配准后平面的配准误差在0.40 mm以下,精配准后平面的配准误差在0.04 mm以下;经过粗配准后的石膏像,采用ICP方法进行精配准时其误差能够快速收敛,且精配准后视觉效果良好。

基于麻雀搜索的协同定位算法研究

无线传感器网络的定位问题可以转化为适应度函数最优问题,并通过经典的麻雀搜索算法进行求解。然而该算法所用的适应度函数并未使用未知节点之间的测量距离数据,从而导致定位精度的提升有限。为了解决这一问题,提出了一种基于麻雀搜索的协同定位算法。该算法主要包括两个搜索阶段:粗略搜索和精细搜索。在粗略搜索阶段,未知节点到锚节点之间的测量距离数据被用于确定未知节点的初始位置。在精细搜索阶段,未知节点之间的测量距离数据被用来确定未知节点的精确位置。首先,采用Cat混沌映射方法来保证初始种群的均匀分布,从而有助于确定最佳位置。其次,构建了两种不同的适应度函数,一种用于粗略搜索,另一种用于精细搜索。其中,用于精细搜索的适应度函数利用未知节点之间的测量距离数据来提高定位精度。最后,提出了一种新的精细搜索方法,以避免协同定位结果收敛到局部最优位置。通过对仿真和实测数据进行分析,验证了所提方法的有效性。

浅析业财融合对医院财务管理的影响与对策

文章主要围绕业财融合对于医院财务管理的影响以及对策展开了分析。 首先针对医院财务管理当中业财融合所造成的影响进行了阐述,然后针对业财融合,提出了对组织结构进行创新、对工作范围以及行为模式进行明确、对基础素质教育工作进行强化等相应的策略。

不放下的智慧

若是释然，何须放下？放下固然豁达，不放下尤显智慧。初生婴儿坐婴儿车或在母亲温暖的怀抱里，总是攥紧小拳头，这就是不放下的智慧。