基于尺度感知与空间选择层级交互的遥感影像变化检测

目前,深度学习遥感影像变化检测方法在处理尺度变化显著影像时效果仍不够理想,且多数方法在解码阶段缺乏不同层级特征之间的有效交互。针对上述问题,文章以经典U-net网络为基础,提出一种基于尺度感知与空间选择层级交互的高分辨率遥感影像变化检测方法。首先,通过分块并行不同大小的深度可分离卷积提取特征后引入通道注意力,设计一种尺度感知模块,以便有效提取不同形状尺度的变化对象;然后利用空间注意力交叉增强浅层特征与深层特征,提出一种空间选择层级交互模块,细化特征的表征能力;最后,基于两期遥感影像的差异图给出一种差异多尺度注意力模块,来突出变化信息,并抑制未变化信息。文章所提出的方法在WHU、Google、LEVIR和GVLM四个公开数据集上的精确率和召回率的调和平均数(F_(1)值)分别达到91.72%、85.17%、90.82%和88.03%,相比于现有的FC-EF、FC-Conc、IFN、SNUNet、BIT和MSCANet等6种对比变化检测网络,F_(1)值得到显著提升。

基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测

提出基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测方法,本文利用选择性搜索算法对原始数据进行滤波处理和二值化处理,提取遥感影像目标区域图像数据,采用RBM技术获取遥感影像目标的语义特征和细节特征,在此基础上,建立融合网络,对影像目标的语义特征和细节特征进行变形卷积操作和池化操作,将目标的语义特征和细节特征进行多尺度融合,获取目标的深度特征,进而定位遥感影像目标。实验证明,设计方法遥感影像目标检测时间短,可以快速检测到遥感影像目标。

医学影像技术对肝脏肿瘤患者的检测与分析效果探究

针对肝脏肿瘤患者实施医学影像技术检测干预,研究其检测效果以及应用价值分析。方法 选择我院收治的66例肝脏肿瘤患者,本研究的时间范围为2022年10月-2023年10月。本实验对彩色多普勒超声在肝脏肿瘤患者诊断的准确率和漏诊误诊的原因进行探讨。结果 对于肝脏肿瘤患者,彩色多普勒超声能够检测出肝脏周围特征性表现以及血流信号。结论 对肝脏肿瘤患者实施医学影像技术检测能够明显检测出各自的特异性表现,对恶性肿瘤的诊断准确率较高。

CCD影像检测预警系统在卷烟工业企业中运用分析

文章主要从技术层面针对CCD影像检测预警系统进行分析,明确了CCD影像检测的工作过程及工作原理,指出了影响检测的因素,并基于此项系统应用建立相应的预警系统架构,进而对其在卷烟工业企业中的运用加以阐述,以期实现企业发展水平的快速提升,创造更多经济与社会效益。

孪生高分辨率卷积神经网络遥感影像变化检测方法

针对遥感影像变化检测问题,提出了一种孪生高分辨率卷积神经网络模型。该模型首先基于孪生网络模型提取不同时相遥感影像的特征,然后将特征拼接后输入到嵌套U形网络中输出变化检测区域。为了提升变化检测效果,进一步设计了高分辨率卷积神经网络用于提取不同时相遥感影像的特征,以充分利用不同分辨率的特征来提升变化检测效果。在LEVIR-CD变化检测数据集上的大量实验表明,所提出方法能够比对比方法获得更高的变化检测精度。

基于空间模糊C均值聚类和贝叶斯网络的高分一号遥感影像变化检测

在目前经典的变化检测算法中,后验概率空间变化向量分析(CVAPS)方法广泛用于遥感影像的变化检测。然而,基于支持向量机(SVM)的CVAPS法无法有效处理高分一号影像中等分辨率遥感影像中的混合像元问题,且难以有效保证变化检测的精度。因此,本文通过引入空间信息,使用空间模糊C均值聚类(Spatial Fuzzy C Means, SFCM)有效地实现高分一号影像混合像元的分解,并结合简单贝叶斯网络(SBN),提出一种新的后验概率空间变化向量分析法SFCM-SBN-CVAPS。实验结果表明,本文算法的总体精度和Kappa系数均高于基于普通模糊C均值聚类(Fuzzy C Means, FCM)的CVAPS算法,且耗时更短,本文所提出的算法有助于提高遥感影像变化检测的精度和效率。

基于虚拟仪器的六面视觉影像记录系统设计与实现

为解决产品装配过程影像数据信息管理与质量追溯问题,提出一种基于虚拟仪器的外观六面视觉影像记录系统,采用图像处理技术对产品视觉影像进行数据采集与信息绑定。首先,设计一种四方位影像检测系统,通过旋转180°实现反面外观影像采集。其次,开发一套集实用性和应用性于一体的视觉平台实现外观六面影像实时采集。最后,采用LabVIEW生产者/消费者设计模式,通过2个循环来完成图像数据采集和视觉系统控制,利用队列方式来连接2个循环,实现各个循环的有效组合。经试验验证,设计的系统稳定性好、效率高,1个产品六面视觉影像记录时间仅为12 s,具有较好的实用性。

基于遥感影像的城市基础设施暴雨内涝风险识别方法

由于极端天气和快速城市化,城市地区暴雨洪涝灾害的发生频率和严重程度仍在不断增加。城市暴雨内涝灾害可能导致道路、建筑物和基础设施被淹没,甚至中断交通、输电和其他重要的城市基础设施系统,导致巨额经济损失。本文提出一种基于遥感影像的城市基础设施暴雨内涝风险识别方法,构建城市基础设施暴雨内涝风险评估模型,对暴露于暴雨内涝的地铁站、桥梁和地下通道等基础设施点位进行提取,并利用ArcGIS的空间分析模块建立内涝损失等级图表达内涝风险,为灾前的预防与准备、灾害发生与发展时的灾情动态研判、灾情影响评估提供技术支持。

冠状动脉钙化的临床意义及其影像检测进展

冠状动脉钙化是冠状动脉粥样硬化的特征之一，对早期冠心病患者，尤其是无症状的年轻患者的诊断具有重要意义。本文着重介绍了其临床意义及各种影像学检测方法。

基于混合高斯密度模型和空间上下文信息的遥感影像变化检测方法及扩展

在运用混合高斯密度模型对差分影像建模的基础上,分别采用顾及上下文信息的概率松弛迭代法和马尔可夫随机场模型法进行影像的变化检测。首先,提出一种运用遗传K均值算法与EM算法联合解算高斯混合密度模型参数的方法,该方法可以自动地解算出模型的统计参数,结果与手工选择样本的解算结果完全一致。然后,比较概率松弛迭代法以及马尔可夫随机场模型法的影像变化检测效果,得出基于模拟退火法的马尔可夫随机场法效果较好的结论。最后,对传统的基于模拟退火法的马尔可夫随机场方法进行改进,提出了一种变权马尔可夫随机场方法,检测结果能更好地保持影像的结构性,并有效去除了孤立噪声。

鼻咽癌放疗后复发早期影像学检测的初步研究

鼻咽癌是我国南方地区最为常见的头颈部恶性肿瘤,根治性放疗是其标准治疗手段,放疗后的局部纤维化或形成的瘢痕组织与肿瘤治疗后早期复发难以鉴别。既往临床通过鼻咽镜组织活检明确肿瘤有无早期复发,但因其有创性、检查周期长等原因,不能为部分患者所接受。

动脉弹性功能性影像学检测方法的研究进展

心脑血管疾病是威胁人类生命健康的严重疾病之一，而动脉硬化又是引起心脑血管疾病的主要原因，其发生率逐年上升并日趋年轻化。如果能尽早检测早期动脉硬化发生，就可以通过药物或者饮食使动脉硬化的发生产生逆转，所以动脉硬化的早期检测具有非常重要的意义。动脉硬化发生的早期即内皮功能失调期，动脉弹性会有所降低，动脉弹性又称动脉顺应性，是动脉舒张功能的表现，它取决于动脉管腔直径的大小、管腔硬度及可扩张性，在一定程度上反映了动脉内皮功能的状况。

108台医用CT机影像质量控制检测结果分析

为了解内蒙古地区各级医疗单位的CT机使用状况,本文采用X射线线性衰减系数与人体组织相近的物质制成均质圆柱形模体和辐射剂量仪对医用CT机进行影像质量控制检测。通过对108台医用CT机质量控制检测结果分析得知,8项检测指标合格率较高,均在80%以上。所检测的内蒙古地区的108台CT机性能良好。

遥感影像变化检测在地形图快速修测中的应用

首先介绍地形图修测中常规判读地物地貌发生变化的方法,以及将变化检测技术应用于地形图修测中的必要性;其次介绍变化检测的基本原理、发展历史、国内外对变化检测概念的不同定义以及变化检测技术的特点和应用范围;紧接着从地形图快速修测这一客观需要出发,简明扼要地叙述变化检测方法的选择、变化检测的一般过程、变化检测结果在地形图修测中的应用,并结合变化检测的精度评估公式分析将变化检测技术应用于地形图修测工作中的实际效率;最后展望变化检测技术在地形图快速修测中的应用前景。

小儿川崎病冠状动脉损害的影像学检测及治疗进展

川崎病 (KD)是一种病因未明的急性发热出疹性疾病 ,主要并发症是冠状动脉损害。近年来的研究热点主要集中在KD冠状动脉并发症的诊疗方面。本文就KD冠状动脉损害的影像学检测及治疗进展作一综述。

免疫组织化学与影像学检测对肝癌的诊断价值

肝癌是一种常见的恶性肿瘤疾病具有非常高的病死率。在早期时,肝癌并无特殊的临床表现,患者如果出现明显的临床症状之后,在就诊时就已经到了肝癌晚期。所以,对于肝癌疾病的早期诊断、治疗具有重要的意义。免疫组织化学标记物应用在肝癌早期诊断中具有良好的临床价值,通过免疫组织化学标记物筛选可以使肝癌患者进行进一步的检测,使肝癌的诊断率能够得到提高[1,2]。而肝癌最常用的免疫组织化学标记物为胎釉(AFP),但是会出现一定的假阳性与假阴性情况。

复合材料床面板在医用影像检测设备中的应用

该文主要介绍了目前在大型医用影像检测设备中最常用的两种复合材料床面板的组成及结构,介绍了床面板的材料选用及生产工艺,并比较了两者的主要优缺点及不同的应用场合。

自适应距离和模糊拓扑优化的模糊聚类SAR影像变化检测

针对模糊聚类算法的不足,结合差分影像的特点,提出一种基于自适应距离(adaptive distance)和模糊拓扑(fuzzy topology)理论的SAR影像变化检测技术框架(FATCD)。FATCD首先基于自适应距离公式提出一种自适应的样本到聚类中心的距离计算方法,优化了聚类过程中像元隶属度的计算公式,提高了模糊隶属度函数的准确程度;而后利用模糊拓扑理论改进传统去模糊化方式最大隶属度原则,从而增强了去模糊化过程。借助这两点,FATCD提高了模糊聚类变化检测的性能。两组真实SAR影像数据的试验结果表明本文方法可行、有效。