基于多尺度区域可靠性感知的半监督肺肿瘤分割

提出一种基于多尺度下一致性和区域可靠性感知的半监督学习方法,在使用少量标注数据的情况下结合未标记的数据来实现高性能的肺部肿瘤分割任务。首先,提出一种多尺度一致性均值教师框架,构建多尺度一致性损失并约束教师学生网络中多个尺度上的输出保持一致,使模型学习到更丰富的一致性知识。此外,提出一种区域可靠性感知方法使一致性学习之间的知识交换更加有效,使模型从无标注的数据中学习到更有效且可靠的知识。本文方法在医学图像分割十项全能比赛肺肿瘤数据集上进行充分的评估,与当前先进的半监督学习方法比较有更优越的性能,验证本文方法的有效性。

基于多尺度局部对比度和多尺度梯度一致性的红外小弱目标检测算法

针对复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题,提出了一种基于多尺度局部对比度方法与多尺度梯度一致性方法的红外小弱目标检测算法。利用多尺度局部对比度方法对红外图像中红外小弱目标进行增强,利用多尺度梯度一致性方法剔除复杂背景和强杂波干扰造成的虚警。从信噪比(SNR)增益、平均残留背景绝对值、检测率、虚警率及ROC曲线方面将新算法与max-mean算法、max-median算法、top-hat算法、IPI算法及MGDWIE算法进行了对比。实验显示:新算法相较于对比算法具有更高的SNR增益、更低的平均残留背景绝对值、更高的检测率及更低的虚警率。对比结果表明:新算法在复杂背景和强杂波干扰下具有良好的红外小弱目标检测准确性和鲁棒性,有效改善了复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题。

卒中后神经肌肉功能耦合的多尺度特征分析及其临床应用

目的初步分析卒中患者神经肌肉功能耦合(FCMC)的多尺度特征,并探讨其在运动功能评估中的作用。方法前瞻性纳入2018年1—3月解放军总医院第一医学中心神经外科医学部收治的发病后右上肢偏瘫的卒中患者(n=8,卒中组)以及健康人(n=8,健康对照组)作为受试者。对受试者进行右上肢恒定握力试验,通过复杂多尺度一致性(CMSC)分析方法对同步采集的多通道脑电和肌电信号进行分析;采用一致性显著性阈值计算方法计算20个时间尺度下的显著面积指标,并采用双因素重复测量的方差分析比较卒中组与健康对照组显著面积指标的差异。采用皮尔逊相关性分析方法验证卒中组患者多尺度FCMC显著面积指标与右上肢上田敏量表评级的相关性。结果与健康对照组比较,卒中组在不同时间尺度和频率范围内的CMSC值大多较低,且CMSC高值通常出现在高频段(45~60Hz)。在<1Hz的低频率范围内,6/8的健康对照组在时间尺度10左右出现CMSC较高值,而5/8的卒中组在此处的CMSC值相对较低。双因素重复测量的方差分析结果显示,卒中组与健康对照组显著面积的差异具有统计学意义(F_(组间)=14.20,P_(组间)=0.007;F_(时间尺度)=14.35,P_(时间尺度)<0.001;F_(交互作用)=13.29,P_(交互作用)<0.001);与健康对照组比较,卒中组在时间尺度9、10、11和12上的显著面积均较低(均P<0.05)。皮尔逊相关性分析结果显示,在时间尺度分别为9(r=0.74,P=0.032)、10(r=0.62,P=0.021)及12(r=0.71,P=0.030)时,卒中组的多尺度FCMC显著面积指标与上田敏量表评级呈正相关。结论初步分析发现,卒中后存在多尺度FCMC现象,且尺度特征较健康人改变,其中特定尺度的FCMC特征指标有望应用于卒中患者运动状态的临床评估。

带裂缝服役混凝土结构力学性能的多尺度模拟方法

为了研究既有裂缝及其扩展对服役混凝土结构力学性能的影响,建立了以随机骨料和黏结单元为基础的细观结构黏聚区模型,并进一步建立了带裂缝混凝土梁的一致多尺度等效模型。在开裂区域引入符合牵引分离准则的黏结单元来考虑裂缝的随机扩展,通过随机骨料投放来模拟骨料、砂浆等混凝土的细观结构组成。采用已有试验结果对细观结构黏聚区模型进行了验证,该方法能够模拟混凝土裂缝的随机扩展及其应力-应变全过程曲线。然后,对不同裂缝深度的混凝土试件进行单轴拉伸试验的数值模拟,采用一致多尺度模型对不同裂缝深度的混凝土梁进行模拟,并对其计算效率和精度进行了比较。结果表明:对于初设裂缝深度小于0. 3h(h为混凝土试件高度),试件尺寸对混凝土抗拉强度的影响很小,而当初设裂缝深度大于0. 3h时,试件尺寸对混凝土抗拉强度的影响明显;随着初设裂缝深度的增加,混凝土的抗拉强度和弹性模量以及混凝土梁的抗弯刚度、受弯承载力逐渐减小;在不同区域采用不同控制尺度建立的一致多尺度细观结构等效模型能够模拟混凝土梁的裂缝及其随机扩展,并且能在不显著影响其计算效率的情况下保证其计算精度。