基于新型深度全卷积网络的肝脏CT影像三维区域自动分割

肝脏分割对于肝肿瘤肝段切除及肝移植体积测量具有重要的临床价值。由于在CT影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性很高,因此对肝脏区域的三维自动分割是一项具有挑战性的难题。为解决精准肝脏分割的问题,提出一种新型的深度全卷积网络结构3DUnet-C2。该结构充分利用肝脏CT图像的三维空间信息,并有效结合肝脏区域的浅层特征和深层特征。特别地,还提出一种新的3DUnet-C2网络训练策略,通过选取清晰图像,并从图像中截取肝脏区域作为样本进行训练的方式,得到初步3DUnet-C2模型权重,并使用该权重来初始化3DUnet-C2的网络参数,从而使网络达到收敛。最后,针对3DUnet-C2网络分割肝脏边界不精准的问题,在原有3DUnet-C2网络模型的基础上,运用三维条件随机场构建3DUnet-C2-CRF模型来优化肝脏分割边界。为了验证所提出三维分割模型的性能,从ISBI2017 Liver Tumor Segmentation Challenge的数据集中选取100张CT图像用于训练、验证和测试,3DUnet-C2-CRF模型在随机选取的20张测试集上的分割准确率的Dice系数为96.9%,高于3DUnet和Vnet模型的Dice系数。实验结果表明,3DUnet-C2-CRF模型具有更好的特征表达能力以及更强的泛化性能,从而可提升模型的分割准确率。

基于深度全卷积神经弹性网络WCGAN-GP模型的语音增强研究

Wasserstein距离生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversal Network,WGAN)模型^([1])在语音增强中运用广泛,但存在梯度易爆炸、性能不稳定等问题。引入梯度惩罚(Gradient Penalty,GP)和弹性网络条件约束,并将生成器和判别器优化成深度全卷积神经网络(Deep Fully Convolutional Neural Networks,DFCNN)结构,提出一种基于DFCNN的弹性网络条件梯度惩罚(Wasserstein Conditional Generative Adversal Network Gradient Penalty,WCGAN-GP)模型。改进后的模型可以达到真实Lipschitz限制条件,提高了可控性、稳定性和特征提取能力,能更快优化训练。实验将改进后的模型与WGAN对不同噪声条件下的语音进行增强,结果证实了改进后的模型在语音增强方面的优越性。

深度全卷积网络的IVUS图像内膜与中—外膜边界检测

目的心血管内超声(IVUS)图像内膜和中—外膜(MA)轮廓勾画是冠脉粥样硬化和易损斑块定量评估的必要过程。由于存在斑点噪声、图像伪影和各类斑块,重要组织边界的自动分割是一个非常困难的任务。为此,提出一种用于检测20 MHz心电门控IVUS图像内膜和MA边界方法。方法首先利用深度全卷积网络(DFCN)学习原始IVUS图像与所对应手动分割图像之间映射,预测出目标或者背景的概率图,实现医学图像语义分割。然后在此基础上,结合心血管先验形状信息,采用数学形态学闭、开操作,平滑内膜和MA边界,降低分割过程中错误分类像素或区域的影响。结果针对来自10位病人的IVUS图像及其标注信息所组成的435幅国际标准公开数据集,从线性回归、Bland-Altman分析和面积交并比(JM)、面积差异百分比(PAD)、Hausdorff距离(HD)、平均距离(AD)等性能指标上,评价本文方法。实验结果表明,算法检测结果与手动勾画结果的相关性可达到0.94,其超过94.71%的结果落在95%置信区域内,具有良好一致性。内膜和MA边界的AD指标分别为:0.07 mm和0.08 mm;HD指标分别为:0.21 mm和0.30 mm。JM指标分别为0.92和0.93;PAD指标分别为5%和4%。此外,对临床所采集的100幅IVUS图像进行了测试,证明本文学习的模型在跨数据集上具有较好的泛化能力。结论与现有的国际算法比较,本文方法提高了各类斑块、声影区域和血管分支等因素的识别能力,不受超声斑点的影响,能准确地、可重复地检测出IVUS图像中的关键目标边界。

基于深度全卷积神经网络的文字区域定位方法

近年来,深度学习模型在各种计算机视觉方面都展现出了远远优于传统方法的性能,在自然场景中的文字区域定位问题中引入深度学习方法无疑也是大势所趋。文章提出了一种基于深度全卷积网络方法的文字区域定位方法,实现了端到端的训练、检测,使得训练更为有效,检测过程更加高效。最终文中方法在ICDAR 2015数据集上对比基于MSER等的传统方法有了很大提升,达到了86.57%的查准率和82.1%的召回率。

基于神经网络的语音信号识别与分类

针对基于深度神经网络的端对端的语音识别技术展开研究,通过深度全序列卷积神经网络(DFCNN)声学模型和Transformer语言模型搭建一种端对端的语音识别系统。该系统完成对模型及数据的训练,实现对多字符中文语音的识别,并对隐马尔可夫语音识别方法和深度神经网络下的语音识别方法的系统搭建难度、原理差异和识别精确度进行对比研究。仿真结果表明,所提方法能够实现对连续多字符中文语音的有效识别,识别正确率在90%以上。

高噪声环境下的生成对抗网络人机语音增强技术

在复杂环境下,传统的语音增强技术存在泛化能力弱、性能表现不足等缺点。近年来,生成对抗网络技术在语音信号处理领域有着重大突破。通过改进传统的生成对抗网络模型,提出了基于深度完全卷积生成对抗网络的高噪声环境下人机语音增强方法。该方法将语音信号语谱图作为生成器输入,判别器根据纯净语音信号指导生成器生成高质量的语音信号,滤除噪声信号。实验表明,通过语谱图和客观质量评分评估,可以发现所提方法可以明显改善语音质量,减少语音失真,增强系统的鲁棒性。

基于局部-全局一致性学习的弱监督人手分割

随着可穿戴设备的日益普及,人的上肢行为数据急剧增长,而自然场景下的人手分割研究较少。针对现有的算法对手工设计特征、像素级标签、设备、环境等的依赖,造成的精度有限或设备、人工标注成本较高的问题,提出一种弱监督人手分割算法,并将其应用到人手操作行为分割中。在像素级标签的源数据集上,利用全卷积神经网络(FCN)预训练。在只有类别标签的目标数据集上,实现基于超像素的局部-全局一致性学习的分割优化,进而实现FCN网络训练和分割优化的交替迭代。使用全连接条件随机场(CRF)进行后处理。提出基于边界框的弱监督分割,以及半监督分割方法。与其他方法的对比实验表明,该方法具有较高的召回率和区域交叠率。

多尺度特征融合技术在弱信息图像分割的运用

针对弱信息图像语义分割任务中存在类激活图不完整,细节信息丢失的问题,本文提出了一种基于多尺度特征融合的弱信息语义分割的模型,其中多尺度类激活图学习机制利用多尺度产生的类激活图进行有效结合,得到更完整的前景区域。多尺度注意力学习算法帮助类激活图挖掘到更多前景信息,实现了类激活图互相信息学习。实验上采用了PASCAL VOC 2012[1]数据集,实验结果表明,该模型在不依赖显著性图的情况下具有较好分割效果和精度,验证了模型的有效性。