折叠窗户

现在很多窗户是推拉式的,没有防护装置,也不带纱窗,对于高楼层的住户特别是小孩来说,存在安全隐患。为了防护和防盗,人们往往会安装防盗窗,这样不仅阻挡了视线,还令人有压抑感。于是,我发明了折叠窗户,这种窗户装有防护栏,却不影响推拉功能。

基于多级金字塔卷积神经网络的快速特征表示方法

由于在大尺度图像中卷积滤波的过程速度过慢,导致卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)参数调节困难、训练时间过长。针对这一问题,通过对传统卷积神经网络(traditional convolution neural network,TCNN)的改进,提出一种快速有效的多级金字塔卷积神经网络(multi-level pyramid CNN,MLPCNN)。这一网络使用权值共享的方法将低级的滤波权值共享到高级,保证CNN的训练只在较小尺寸的图像块上进行,加快了训练速度。实验表明,在特征维数比较低的情况下,MLPCNN提取到的特征比传统的特征提取方法更加有效,在Caltech101数据库上,MLPCNN识别率达到81.32%,而且训练速度较TCNN提高了约2.5倍。

基于群稀疏理论的乳腺动态对比度增强核磁共振图像联合重建

乳腺在注射造影剂钆喷酸葡胺(Gd-DTPA)后,乳腺核磁共振(MR)图像中恶性肿瘤区域比正常或者良性区域呈现出更加快速和更强的灰度变化,因此动态对比度增强核磁共振成像(DCE-MRI)成为了医生检测和诊断乳腺恶性肿瘤的重要工具。但是DCE-MR图像的快速获取目前仍然是一个难题,为了快速高效地获取这样的DCE-MR图像,根据群稀疏思想和压缩感知(CS)理论,提出了一种结合变密度随机采样的共轭梯度下降方法。该方法首先使用变密度随机采样的方式从图像的局部k-空间(傅立叶系数)数据中获取采样信息,再将传统的基于l1范数的共轭梯度下降算法扩展到l2,1范数以使得改进的共轭梯度下降算法可以对多幅DCE-MR图像同时进行联合重建。实验结果表明:采样率小于40%时,改进的联合重建方法比多测量向量(MMV)算法在重建时间上减少了约30%;变密度随机采样比均匀随机采样在重建准确率上提高了约70%。

基于多特征描述的乳腺癌肿瘤病理自动分级

为了辅助病理医生快速高效诊断乳腺癌并提供乳腺癌预后信息,提出一种计算机辅助乳腺癌肿瘤病理自动分级方法。该方法使用深度卷积神经网络和滑动窗口自动检测病理图像中的细胞;随后综合运用基于稀疏非负矩阵分解的颜色分离、前景标记的分水岭算法以及椭圆拟合得到每个细胞的轮廓。基于检测到的细胞和拟合出的细胞轮廓,提取出肿瘤的组织结构特征和上皮细胞的纹理形状特征等共203维的特征,运用这些特征训练支持向量机分类器(SVM),实现对病理组织图像自动分级。17位患者的49张H&E染色的乳腺癌病理组织图像自动分级的100次十折交叉检验评估结果表明:基于病理图像的细胞形状特征与组织的空间结构特征对病理图像的高、中、低分化等级分类整体准确率为90.20%;同时对高、中、低各分化等级的区分准确率分别为92.87%、82.88%、93.61%。相比使用单一结构特征或者纹理特征的方法,所提方法具有更高的准确率,能准确地对病理组织图像中肿瘤的高级和低级分化程度自动分级,且各分级之间的准确率差异较小。

浅谈国有林场森林防火中的野外火源管理

野外火源管理是森林防火工作的一个重要环节,也是森林防火工作的重难点,绝大多数森林火灾均是由野外用火不当造成的,因此做好野外火源管理,在森林防火工作中显得尤为重要,关系到森林防火工作的成败。

小鼠视觉刺激相关的脑电波分离研究

脑电波信号是无数神经元放电的混合,而实际测量所得到的脑电波信号又是由许许多多构成不同想法和控制行为的脑信号合成的.只有将脑电波信号很好地分离,才能从中确定某种脑电波与某种行为之间的关系.由于采集到的脑电信号强度很微弱,信号的强弱差别很大,所以传统的盲源分离模型很难凑效.结合独立成分分析(Independent Component Analyse,ICA)方法,首先对原始脑电信号进行去噪处理、然后,分离出呼吸相关的脑电信号,接着,根据视觉刺激对分离后的脑电信号进行时域对齐,最终在对齐的脑电信号片段上分离出与视觉相关的脑电信号.