基于混合注意力机制的图像超分辨重建算法

现有的大多数基于深度学习的单幅图像超分辨率算法,是通过深化和拓宽网络结构来提取特征,而对于信息占比不同的空间域和通道域没有作区分,导致大量计算资源的浪费。针对上述问题,提出了一种通道-空间混合注意力模块,通过捕捉通道域和空间域内重要性的差异从而更高效地分配计算资源,以加快网络收敛,提高网络性能。采用跳跃连接的方式融合全局特征,加强网络内信息的传递,使得分层信息被充分利用。同时在网络中引入密集连接网络,以做到特征的复用,加强信息的传输。实验结果表明,上述算法在客观指标评价和主观视觉效果方面均优于比较算法。

一种改进的YOLOv5小目标交通标志检测方法

针对实景交通标志检测方法研究中存在小目标识别精度较低、网络模型较大等问题,将一种改进的YOLOv5网络模型用于交通标志检测中。通过削减特征金字塔深度、引入卷积注意力模块优化网络结构,保留小目标信息并增强模型特征提取能力。采用K-means聚类算法确定适用于小目标识别的初始锚框,进一步提高模型检测精度。通过TT100K数据集验证表明,与YOLOv5模型相比,上述方法平均准确率提高3.0%,小目标检测平均精度提高5.0%,且模型大小为原模型的25.1%,保证较高识别能力的同时减少了模型参数量,实验对比结果验证了该方法的有效性。

稀疏标记下双结构约束脑血管分割网络

针对基于深度学习的脑血管分割方法难以在稀疏标记下分割出具有良好连通性的脑血管的问题,提出一种包括编解码和结构注意力模块的双结构约束脑血管分割网络.首先利用提取出的矢状特征与冠状特征构建剖面注意力;然后通过与通道注意力组合建立结构注意力机制,从网络层面建立脑血管结构约束;最后引入均衡系数改进中心线Dice损失函数并与Dice损失函数叠加,保留血管结构的连通性,从拓扑结构层面建立脑血管结构约束.在TubeTK数据集上的实验结果表明,与4种注意力网络相比,所提方法的Dice相似系数提升4.58%~6.86%,交并比提升5.07%~7.47%,中心线Dice提升3.26%~5.40%.

基于多尺度综合注意力的左心室图像分割方法研究

针对深度学习训练模型过程中存在感受野小及特征丢失等问题,提出一种基于生成对抗网络的心脏核磁共振图像分割网络MCA GAN,提取心肌内外膜的同时保留更多的浅层信息和深层信息,提高分割精度。将MCA GAN在多个心脏MRI分割竞赛的公开数据集上进行训练,并与FCN和DCGAN两个神经网络进行实验对比。实验结果表明,相较于FCN和DCGAN,MAC GAN的Dice系数内外膜提升了1.44%和3.18%,Jaccard系数提升了2.12%和3.35%,Sensitivity系数提升了1.18%和1.80%,和其他方法相比较均有显著提升。

超声辅助酶法提取红薯叶多糖、结构及抗氧化研究

运用超声辅助酶法提取红薯叶多糖,利用响应面设计对提取工艺进行优化,结果表明:红薯叶多糖最佳提取条件为纤维素酶添加量1.5%(以红薯叶粉质量为基准)、超声时间32 min、超声功率210 W,在此条件下粗多糖SPLU得率为(8.16±0.13)%。经DEAE-52纤维素柱层析、Sephadex-G100葡聚糖凝胶柱纯化,得到红薯叶纯化多糖SPL-Ⅰ、SPL-Ⅱ2个组分。通过紫外光谱、红外光谱分析得出,多糖SPL-Ⅰ、SPL-Ⅱ无核酸、蛋白质等杂质,有明显的多糖特征吸收峰,结构为吡喃环。在扫描电镜(SEM)下观察,随着放大倍数的增加,多糖表面结构致密,层次不一,可见圆球状颗粒。运用凝胶色谱法(GPC)分析得出,多糖SPL-Ⅰ、SPL-Ⅱ的重均相对分子质量为4.48×10^(4)、5.19×10^(4)。体外抗氧化试验表明,红薯叶多糖抗氧化能力由大到小为SPL-Ⅰ>SPL-Ⅱ>SPLU。

谷城县白水峪水电站建设项目水资源论证分析

通过对谷城县白水峪水电站工程建设项目水资源论证工作中的水资源开发利用分析、取水合理性分析、来水量分析、用水量分析、可供水量计算等技术问题的研究,提出建设项目的水资源保护措施,从而确保建设项目取水的可靠性和可行性。

发芽粟谷黄酮的提取、结构鉴定及体外抗氧化活性

在选取的4个单因素试验的基础上,采用Box-Behnken进行三水平响应面试验,建立数学模型,确定最佳的提取工艺,并对黄酮纯化物进行结构鉴定和体外抗氧化活性研究。结果表明:最佳提取工艺条件为乙醇体积分数70%、料液比1∶25(g∶mL)、超声功率370 W、超声时间28 min,在此条件下,得到发芽粟谷黄酮含量约为9.92 mg/g,得率约为0.99%。使用聚酰胺树脂对发芽粟谷粗黄酮进行初步纯化,纯化物经红外光谱扫描,谱图具有黄酮类物质特征官能团;使用扫描电镜对纯化前后黄酮类物质进行微观分析,得出被包裹的片状和粉粒状颗粒大部分被释放出来,这可能是使黄酮纯度增高的原因。以维生素C为对照,探讨了纯化前后黄酮对羟自由基(·OH)和DPPH自由基的清除能力。