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基于通道残差嵌套U结构的CT影像肺结节分割方法
1
作者
蒋武君
支力佳
+1 位作者
张少敏
周涛
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期879-889,共11页
早诊断早治疗对提升肺癌的存活率至关重要。肺结节是肺癌早期主要表现,但其异质性特征增加了计算机断层扫描对肺结节的检测难度,降低了分割结果的精确度。为提高肺结节分割结果的完整性和精确度,提出三维通道残差嵌套U网络(CR U2Net)。...
早诊断早治疗对提升肺癌的存活率至关重要。肺结节是肺癌早期主要表现,但其异质性特征增加了计算机断层扫描对肺结节的检测难度,降低了分割结果的精确度。为提高肺结节分割结果的完整性和精确度,提出三维通道残差嵌套U网络(CR U2Net)。浅层特征同时包含病灶细节和噪声信息,提出浅层信息处理U结构平衡噪声信息的干扰;为加强不同层特征信息的交互,丰富特征表达和传递,提出通道残差结构,配合嵌套U结构实现特征信息的提取优化;考虑到浅层特征包含空间细节信息而深层特征具有语义抽象性,设计通道挤压U结构实现不同语义级别特征有效融合;将上述模块集成到UNet中构建出基于嵌套U结构的肺结节分割模型。提出的模型在Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative数据集中进行训练,达到了83.83%的Dice系数。优于多数现有肺结节分割方法且与UNet,UNet++以及PCAMNet网络相比领先了3.98%,1.96%和1.26%;针对网络结构进行有效性验证,结果表明各模块均发挥作用,在可接受参数量和计算量的情况下达到最优性能。
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关键词
深度神经网络
肺结节分割
通道残差结构
嵌套U
结构
通道
挤压模块
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职称材料
基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法
被引量:
5
2
作者
沈瑜
王海龙
+3 位作者
苑玉彬
梁丽
张泓国
王霖
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期217-225,共9页
为解决遥感图像河流精细化提取问题,提出一种改进LinkNet模型的分割网络(AFRLinkNet)。AFRLinkNet在LinkNet基础上引入了残差通道注意力结构、非对称卷积模块以及密集跳跃连接结构,并用视觉激活函数FReLU替换ReLU激活函数。残差通道注...
为解决遥感图像河流精细化提取问题,提出一种改进LinkNet模型的分割网络(AFRLinkNet)。AFRLinkNet在LinkNet基础上引入了残差通道注意力结构、非对称卷积模块以及密集跳跃连接结构,并用视觉激活函数FReLU替换ReLU激活函数。残差通道注意力结构可以强化对分割任务有效的特征,以提高模型的分类能力,得到更多的细节信息。利用非对称卷积模块进行模型压缩和加速。使用FReLU激活函数提升网络提取遥感图像河流的精细空间布局。在寒旱区河流数据集上的实验结果表明,AFRLinkNet网络相较于FCN、UNet、ResNet50、LinkNet、DeepLabv3+网络交并比分别提高了26.4、22.7、17.6、12.0、9.7个百分点,像素准确率分别提高了25.9、22.5、13.2、10.5、7.3个百分点;引入非对称卷积模块后,交并比提高了5.1个百分点,像素准确率提高了2.9个百分点,在此基础上引入残差通道注意力结构之后,交并比又提高了2.2个百分点,像素准确率提高了2.3个百分点,证明了其对河流细节识别效果更好。
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关键词
遥感图像
河流识别
残差
通道
注意力
结构
非对称卷积
LinkNet
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职称材料
题名
基于通道残差嵌套U结构的CT影像肺结节分割方法
1
作者
蒋武君
支力佳
张少敏
周涛
机构
北方民族大学计算机科学与工程学院
宁夏回族自治区人民医院医学影像中心
北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期879-889,共11页
基金
宁夏自然科学基金项目(2021AAC03198,2023AAC03263)
国家自然科学基金项目(61561002,62062003)
宁夏医学影像临床研究中心创新平台建设项目(2018DPG05006)。
文摘
早诊断早治疗对提升肺癌的存活率至关重要。肺结节是肺癌早期主要表现,但其异质性特征增加了计算机断层扫描对肺结节的检测难度,降低了分割结果的精确度。为提高肺结节分割结果的完整性和精确度,提出三维通道残差嵌套U网络(CR U2Net)。浅层特征同时包含病灶细节和噪声信息,提出浅层信息处理U结构平衡噪声信息的干扰;为加强不同层特征信息的交互,丰富特征表达和传递,提出通道残差结构,配合嵌套U结构实现特征信息的提取优化;考虑到浅层特征包含空间细节信息而深层特征具有语义抽象性,设计通道挤压U结构实现不同语义级别特征有效融合;将上述模块集成到UNet中构建出基于嵌套U结构的肺结节分割模型。提出的模型在Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative数据集中进行训练,达到了83.83%的Dice系数。优于多数现有肺结节分割方法且与UNet,UNet++以及PCAMNet网络相比领先了3.98%,1.96%和1.26%;针对网络结构进行有效性验证,结果表明各模块均发挥作用,在可接受参数量和计算量的情况下达到最优性能。
关键词
深度神经网络
肺结节分割
通道残差结构
嵌套U
结构
通道
挤压模块
Keywords
deep neural network
lung nodule segmentation
channel residual structure
nested U structure
channel extrusion module
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法
被引量:
5
2
作者
沈瑜
王海龙
苑玉彬
梁丽
张泓国
王霖
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
南京航空航天大学电子与信息工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期217-225,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61864025)
2021年陇原青年创新创业人才(团队)项目
+3 种基金
甘肃省高等学校青年博士基金项目(2021QB49)
甘肃省高校大学生就业创业能力提升工程项目(202135)
智能化隧道监理机器人研究项目(中铁科研院(科研)字2020KJ016Z016A2)
四电BIM工程与智能应用铁路行业重点实验室开放项目(BIMKF202104)。
文摘
为解决遥感图像河流精细化提取问题,提出一种改进LinkNet模型的分割网络(AFRLinkNet)。AFRLinkNet在LinkNet基础上引入了残差通道注意力结构、非对称卷积模块以及密集跳跃连接结构,并用视觉激活函数FReLU替换ReLU激活函数。残差通道注意力结构可以强化对分割任务有效的特征,以提高模型的分类能力,得到更多的细节信息。利用非对称卷积模块进行模型压缩和加速。使用FReLU激活函数提升网络提取遥感图像河流的精细空间布局。在寒旱区河流数据集上的实验结果表明,AFRLinkNet网络相较于FCN、UNet、ResNet50、LinkNet、DeepLabv3+网络交并比分别提高了26.4、22.7、17.6、12.0、9.7个百分点,像素准确率分别提高了25.9、22.5、13.2、10.5、7.3个百分点;引入非对称卷积模块后,交并比提高了5.1个百分点,像素准确率提高了2.9个百分点,在此基础上引入残差通道注意力结构之后,交并比又提高了2.2个百分点,像素准确率提高了2.3个百分点,证明了其对河流细节识别效果更好。
关键词
遥感图像
河流识别
残差
通道
注意力
结构
非对称卷积
LinkNet
Keywords
remote sensing image
river recognition
residual channel attention structure
asymmetric convolution
LinkNet
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于通道残差嵌套U结构的CT影像肺结节分割方法
蒋武君
支力佳
张少敏
周涛
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法
沈瑜
王海龙
苑玉彬
梁丽
张泓国
王霖
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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