融合注意力谱非局部块的视网膜图像质量分级

视网膜图像质量评估(RIQA)是筛查糖尿病视网膜病变的关键组成部分之一。针对视网膜图像质量差异大且质量评估模型泛化能力不足等问题,提出一种融合注意力谱非局部块的多特征算法来对RIQA进行预测分级。首先采用融合光谱非局部块的ResNet50网络对输入图像进行特征提取;其次引入高效通道注意力用于提升模型对数据的表达能力,有效捕获通道间特征信息关系;再次利用特征迭代注意力融合模块对各局部特征信息融合;最后联合焦点损失和正则损失进一步提高质量分级的效果。在Eye-Quality数据集上准确率为88.59%,精确度为87.56%,敏感度和F1值分别为86.10%和86.74%。在RIQA-RFMiD数据集上准确率和F1值分别为84.22%和67.17%,仿真实验表明,文中算法对视网膜图像质量评估任务中具有较好的泛化能力。

块三对角矩阵的并行局部块分解预条件

该文首先分析了并行局部块分解预条件的特征分布,分析表明其与串行局部块分解预条件的特征分布基本相当,从而从理论上保证了利用该预条件进行并行计算时的高效性.其次分析了利用该预条件进行并行计算时影响加速比的因素,由此说明了当问题规模不大而处理机台数增加时,计算效率必然逐渐下降的原因.最后在由 6台微机连成的机群系统上将该预条件与利用多分裂技术构造的多种预条件进行了比较,实验结果说明该预条件效率高于其它预条件方法.同时在某巨型机上进行的实验表明对处理机台数比较多时,该预条件也仍然很有效.

块三对角矩阵局部块分解及其在预条件中的应用

该文利用块三对角阵分解因子的估值分析了其局部依赖性 ,并用其构造了一类不完全分解型预条件子 ,给出了五点差分矩阵预条件后的条件数估计 ,并比较了条件数估计值与实际值 ,表明了估计值的准确性与预条件的有效性 .在具体实现时 ,考虑了预条件的 6个串行实现方案并提出了一个有效的并行化方法 ,该并行算法具有通信量少的特点 .最后在由 4台微机通过高速以太网连成的机群系统上作了大量数值实验 ,并将其与其它较有效的预条件方法进行了比较 ,结果表明该预条件方法效果较好 ,尤其适用于并行计算 .

多层局部块坐标下降法及其驱动的分类重构网络

卷积稀疏编码(Convolutional sparse coding,CSC)已广泛应用于信号或图像处理、重构和分类等任务中,基于深度学习思想的多层卷积稀疏编码(Multi-layer convolutional sparse coding,ML-CSC)模型的多层基追踪(Multi-layer basic pursuit,ML-BP)问题和多层字典学习问题成为研究热点.但基于傅里叶域的交替方向乘子法(Alternating direction multiplier method,ADMM)求解器和基于图像块(Patch)空间域思想的传统基追踪算法不能容易地扩展到多层情况.在切片(Slice)局部处理思想的基础上,本文提出了一种新的多层基追踪算法:多层局部块坐标下降(Multi-layer local block coordinate descent,ML-LoBCoD)算法.在多层迭代软阈值算法(Multi-layer iterative soft threshold algorithm,ML-ISTA)和对应的迭代展开网络ML-ISTA-Net的启发下,提出了对应的迭代展开网络ML-LoBCoD-Net.ML-LoBCoD-Net实现信号的表征学习功能,输出的最深层卷积稀疏编码用于分类.此外,为了获得更好的信号重构,本文提出了一种新的多层切片卷积重构网络(Multi-layer slice convolutional reconstruction network,ML-SCRN),ML-SCRN实现从信号稀疏编码到信号重构.我们对这两个网络分别进行实验验证.然后将ML-LoBCoD-Net和ML-SCRN进行级联得到ML-LoBCoD-SCRN合并网,同时实现图像的分类和重构.与传统基于全连接层对图像进行重建的方法相比,本文提出的ML-LoBCoD-SCRN合并网所需参数少,收敛速度快,重构精度高.本文将ML-ISTA和多层快速迭代软阈值算法(Multilayer fast iterative soft threshold algorithm,ML-FISTA)构建为ML-ISTA-SCRN和ML-FISTA-SCRN进行对比实验,初步证明了所提出的ML-LoBCoD-SCRN分类重构网在MNIST、CIFAR10和CIFAR100数据集上是有效的,分类准确率、损失函数和信号重构结果都优于ML-ISTA-SCRN和ML-FISTA-SCRN.

块三对角矩阵的修正型局部块分解预条件

利用块三对角阵分解因子构造了一类修正型不完全分解预条件子 ,分析了该预条件子的存在性及其若干性质。针对从二维Laplace算子离散得到的五点差分矩阵 ,给出了预条件后的实际条件数 ,结果表明 ,条件数与矩阵阶数的平方根成正比 ,并且比例因子随局部分解步长的增大而逐渐减小。具体实现时 ,考虑了其高效实现方案 ,并针对从二维Laplace算子与系数不连续的二维椭圆型算子离散得到的五点差分矩阵 ,在主频为 5 5 0MHz ,内存为 2 5 6MB的微机上作了大量实验 ,且与其他较有效的预条件方法进行了比较 ,结果表明该预条件方法效率优于其他测试预条件。

三维问题的局部块分解预条件

利用块三对角矩阵的嵌套局部块分解构造了一个不完全分解预条件子,并考虑了其修正型变种,分析了两者的存在性及若干性质.针对标准七点差分矩阵,给出了预条件后的实际条件数.结果表明,采用局部块分解预条件时条件数与矩阵阶数的2/3次幂成正比,而采用修正型预条件时条件数与矩阵阶数的立方根成正比.最后考虑了预条件的高效实现并在主频为550MHz、内存为256M的微机上作了若干数值实验,并与其它较有效的预条件方法进行了比较.

基于局部块模型的复杂场景行为识别算法

针对视觉词袋模型与局部块模型特征相结合的算法在真实的复杂场景中识别率不高的问题,本文提出一种基于局部块模型与特征预处理、特征泛化相结合的行为识别算法。本文算法在视觉词袋模型的基础上,采取局部块模型与随机采样相结合的方法提取特征,对特征做预处理,减小了数据冗余,消除了特征之间的相关性,并且使处理后的特征更接近原始视频特征,同时对编码后特征做泛化处理,避免过拟合现象。本文在HMDB51标准视频库上进行实验,结果表明本文算法较原算法识别率提高2.1%,较其他同类算法也有一定的提升,验证了该算法的有效性。本文算法对视频量大、背景复杂、真实场景的视频集具有较好的识别效果。

改进的基于局部块模型的行为识别算法

针对基于局部时空特征与特征词袋模型相结合的算法中计算效率低、识别率不高的问题,提出一种基于局部块模型与特征数据预处理结合的行为识别算法。该算法基于特征词袋模型,采用局部块模型提取特征,将多变量的复杂问题简化为低维空间的简单问题,对其数据处理过程进行改进,同时优化了局部块模型中的帧采样过程。与原算法相比,计算效率与识别率都有较大提升,较其他同类算法也具有一定优势。2个通用视频库上的实验证明了算法的有效性。

基于自适应判别局部块对齐的人脸识别

针对有监督学习下的人脸识别问题,提出自适应判别局部块对齐SALDA(Self adaptive Local Discriminative Alignment)算法用于提取人脸特征。SALDA算法利用各样本点所具有的独特的局部近邻点分布,通过同类近邻点自动构造各样本点的局部邻域;基于已构造的局部邻域,SALDA提出一个自适应局部判别分析模型,所得到的局部判别信息通过全局排列转化为统一的全局特征表示。SALDA算法具有自适应构造局部邻域和自适应局部判别分析两个特点。通过在人脸数据库上的仿真实验,证明了所提出的SALDA算法在人脸识别上的有效性。

中试规模局部块冰式冷冻浓缩苹果醋芳香成分的变化

本文通过50 L渐进式部分块冰冷冻浓缩中试设备浓缩苹果醋,并采用气质联用方法对浓缩前后的苹果醋及其夹带冰的芳香风味成分变化进行了比较研究。在苹果醋浓缩过程中,前期阶段控制结晶浓缩罐冷媒夹层温度和搅拌速度为-12.0℃和300 r/min;当结晶罐内壁冰层达到0.50 cm厚度时,结晶浓缩罐冷媒夹层温度降至-16.0℃,搅拌速度提高为500 r/min,直至冷冻浓缩结束。50.00kg苹果原醋经过11 h冷冻浓缩可得到9.50%的高浓度浓缩液21.70 kg和0.66%低浓度的夹带冰27.84 kg,浓缩比为2.13倍,浓缩率达到92.24%;苹果醋浓缩液芳香物质总损失率仅为3.12%,其中特征成分苯甲醛、辛酸、4-乙苯酸-2-丁基酯、苯乙醇与乙酸苯乙酯的损失率则介于3.33~7.47%。采用相似的两阶段参数控制将剩余夹带冰解冻液经再次冷冻浓缩,回收的主要是有机酸溶质,而对其微量残余的芳香物质则无明显浓缩效果。

基于多块局部二值模式特征和人眼定位的人脸检测

人脸检测是人脸识别和重构问题中最基本的任务,同样也是人脸识别问题中的一个关键环节,其结果直接关乎到人脸识别最终的效果。所以,构建一种稳健而优秀的检测算法是人脸检测的目的。本文提出了一种基于多块局部二值模式特征的adaboost算法和模板匹配的人眼定位方法,从而提高人脸检测的正确率和稳定率,减少了误差。通过MIT CBCL人脸数据库、生活、网络等渠道照片的实验验证,该方法提高了检测效率,降低误检率,兼具了实时性和鲁棒性。

一种基于块局部最优维纳滤波的图像重构算法

基于块的图像处理方法将欧氏距离作为相似块的评判标准,无法很好地反映块之间的结构性,导致重构图像存在不同程度的块效应。该文根据基于块的维纳滤波器能够充分利用图像块冗余度的特点,结合块效应的空间分布特征,提出一种改进的基于块局部最优维纳滤波的图像重构算法。首先,该算法通过对图像高频部分稀疏采样,将块效应限定在块与块的交界处,然后将图像分成块边界区域和块中心区域,利用几何结构相似和亮度相似的图像块确定滤波参数,进而平滑块效应。实验结果表明,该算法可以有效抑制重构过程中的块效应,且对于细节丰富的图像,重构效果的提升更加明显。

基于AGConv局部特征描述符的点云配准

为了提高现有点云配准模型在真实点云数据中的配准精度,基于自适应图卷积(AGConv)的局部特征描述符,提出一种改进的点云配准模型。在数据预处理模块中,通过对点云中的采样点构建局部块并计算局部参考坐标系,规范局部块中的采样点,使其对旋转变换不敏感。在特征提取模块中,利用AGConv为采样点生成自适应核,充分挖掘不同语义部分的点之间的关系,并将规范化的局部块输入基于AGConv的特征提取网络计算局部特征描述符,提高局部特征对遮挡及杂波的鲁棒性。在点云配准模块中,使用随机采样一致性算法估计刚性变换矩阵。在3DMatch数据集上的实验结果表明,相比于DIP模型,该模型的特征匹配和配准召回率分别提高了2.3和5个百分点,能有效提高点云配准精度并且具有较好的鲁棒性。

基于随机匹配的非局部相似块搜索算法

针对非局部相似块搜索问题,提出一个基于随机匹配的k近邻块匹配算法.在基于Jump Flooding传播的块匹配算法基础上,改进其候选参考块的产生方式,增加从查询块的局部邻域中随机产生候选参考块这一方式.这一改进提高了候选参考块匹配的可能性,进而提高了算法的匹配精确度.实验结果表明改进算法在时间效率和并行性上,与原算法相差不大,但在匹配精确度上,要优于原算法.

局部巨块型宫颈癌患者手术治疗的疗效及预后分析

目的观察局部巨块型宫颈癌(locally advanced bulky cervical cancer,LABCC)患者手术治疗的疗效,并分析相关预后指标,为临床实践提供参考。方法选取我中心妇产科2013年1月-2015年1月手术治疗的354例宫颈癌(ⅠA2-ⅡA2期)患者作为研究对象。根据国际妇产科联合会2009分期标准,将ⅠB2期(n=57)和ⅡA2期(n=34)局部病灶≥4 cm病例纳入LABCC组,将ⅠA2期(n=12)、ⅠB1期(n=189)和ⅡA1期(n=62)局部病灶<4 cm病例纳入对照组,比较两组围术期指标、并发症发生情况和生存指标。结果 LABCC组纳入91例,平均年龄(52.4±5.5)岁;对照组纳入263例患者,平均年龄(51.8±4.8)岁。LABCC组接受新辅助化疗比例高于对照组[69例(75.8%) vs 45例(17.1%),P<0.001],术中出血量[(598.1±135.3) ml vs (450.8±117.5) ml,P<0.001]和输血率[11例(12.1%) vs 14例(5.3%),P=0.030]高于对照组,术后住院时间长于对照组[(14.1±1.4) d vs (12.1±1.5) d,P<0.001],泌尿系损伤发生率高于对照组[5例(5.5%) vs 4例(1.5%),P=0.038];两组手术用时、淋巴结切除数以及其他并发症发生率无统计学差异(P>0.05)。LABCC组的5年累积生存率低于对照组(64.8% vs 82.1%,P=0.001),死亡率高于对照组(9.9% vs 4.2%,P=0.042),两组复发率差异无统计学意义(14.3% vs8.4%,P=0.103)。结论手术治疗LABCC疗效可靠,建议在新辅助化疗后进行手术,LABCC组较对照组5年生存率更低、死亡率更高。

针刺包块局部配合按摩治疗重度小儿肌性斜颈临床观察

观察两种不同方法治疗重度小儿肌性斜颈的临床疗效。方法:选择2015年3月_2017年3月的肌性斜颈患儿42例,随机分成对照组与治疗组,各21例。对照组采用传统的按摩手法治疗,治疗组应用针刺结合按摩手法治疗,比较两组的临床疗效。结果:治疗组与对照组的治疗总的有效率分别为85.7%与76.2%,治疗组临床疗效明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。治疗后,治疗组肿块直径明显小于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:针刺包块配合按摩治疗小儿肌性斜颈的临床疗效较好,可在,临床中推广应用。

锤锻模局部镶块的设计与应用

锤锻模局部镶块的设计与应用６３２２６７重庆青江机械厂陈小斌局部镶块锻模的主要优点是有利于提高锻件质量和生产效率，生产中的易损部分便于返修、复制，能达到缩短制造周期、降低成本的目的。但是，关于局部镶块锻模的设计，在目前的文献［１～４］中介绍简单，生产实...

基于局部特征的自适应快速图像分割模型

基于区域的活动轮廓模型如Chan-Vese(CV)模型等以其能较好的处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中.然而基于灰度分布均匀假设,该模型对于含灰度不一致性的目标分割结果较差.此外,纹理是周期性重复出现的细节,依靠灰度信息无法正确检测.针对这些问题,提出一种基于局部特征的自适应快速图像分割模型.一方面,利用两种区域项检测卡通部分和纹理部分的特征信息,在自适应的局部块中提取局部统计信息以克服卡通部分的灰度不一致性;另一方面,利用自适应的局部块中的纹理特征来计算背景和目标区域的Kullback-Leibler(KL)距离以检测图像的纹理部分.进一步,基于分裂Bregman方法对该模型进行快速求解.分别对医学和纹理图像进行了实验,准确性和时效性都有显著提高.

基于HRNet的高分辨率遥感影像道路提取方法

高分辨率遥感影像中,传统的道路提取方法存在着精度低、鲁棒性低的问题,提出基于高分辨率网络(high-resolution net, HRNet)实现高分辨率遥感影像道路分割。对HRNet进行改进,将相同分辨率的HRNet子网的输出与输出层结果进行拼接并输入非局部块,两个损失函数Cross-entropy Loss和Dice Loss用来解决道路数据集样本不平衡问题。实验结果表明,改进的HRNet在公开的CHN6-CUG道路数据集上的分割性能与其他方法相比对道路的提取效果更好,在召回率、均交并比和F1分数3个方面分别达到了97.65%、84.91%和97.25%。

块特征值的包含域

引进了块复合矩阵和块特征值的概念,利用普通特征值包含域理论推广了块复合矩阵的块特征值包含域的理论,给出了块特征值所属的包含域,同时利用包含域理论和局部块双对角占优定义给出了矩阵非奇异的判定定理.