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选择置信伪标签的迁移学习
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作者 滕少华 周德根 +1 位作者 滕璐瑶 张巍 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期31-44,共14页
域适应旨在将标签丰富的源域知识迁移到无标签的目标域.选择性伪标签和标签传播都是域适应的常用方法.然而传统的选择性伪标签以最大类的预测概率标记样本,忽视了其他概率;而且传统的标签传播同等对待不同置信度的标签,这可能导致错误标... 域适应旨在将标签丰富的源域知识迁移到无标签的目标域.选择性伪标签和标签传播都是域适应的常用方法.然而传统的选择性伪标签以最大类的预测概率标记样本,忽视了其他概率;而且传统的标签传播同等对待不同置信度的标签,这可能导致错误标签.因此,该文提出了一种选择置信伪标签(TL-SCP)的迁移学习.首先,在评估伪标签的置信度时兼顾了最大类的预测概率和其他类预测概率;其次,在标签传播过程中尽量保留高置信度标签,并据此指导低置信度标签的更新,借此减少错误标签传播;最后,在4个基准数据集上进行的大量实验验证了提出的模型(TL-SCP)优于现有的模型. 展开更多
关键词 置信伪标签 域适应 伪标签 迁移学习 标签传播
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深度子领域自适应网络电机滚动轴承跨工况故障诊断 被引量:3
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作者 宋向金 孙文举 +2 位作者 刘国海 赵文祥 王照伟 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期182-193,共12页
针对实际生产中旋转机械工况变化引起状态监测数据分布差异及获取待诊断样本标签困难问题,提出多尺度子领域自适应模型(MSDAM)的跨工况下滚动轴承故障诊断方法。首先,以原始振动信号作为输入,无需信号预处理及人工特征参数提取;其次,搭... 针对实际生产中旋转机械工况变化引起状态监测数据分布差异及获取待诊断样本标签困难问题,提出多尺度子领域自适应模型(MSDAM)的跨工况下滚动轴承故障诊断方法。首先,以原始振动信号作为输入,无需信号预处理及人工特征参数提取;其次,搭建多尺度卷积神经网络将已知标签样本和待诊断样本特征迁移到同一子空间,捕获具有细粒度信息的多尺度公共特征;然后,以不同的故障类型来划分相关子域,并通过局部最大均值距离(LMMD)来完成子域的适配,有效削弱不同工况同类故障特征的分布差异;最后,在三个数据集的多个迁移任务上进行试验验证。结果证明,所提MSDAM的跨工况故障诊断性能优于关注全局领域适配的迁移学习方法。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 子领域自适应 迁移学习 软标签学习
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基于伪标签和迁移学习的双关语识别方法
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作者 姜思羽 张智恒 +4 位作者 姜立标 马乐 陈博远 王连喜 赵亮 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期51-61,共11页
针对双关语样本短缺问题,研究提出了基于伪标签和迁移学习的双关语识别模型(pun detection based on Pseudo-label and transfer learning)。该模型利用上下文语义、音素向量和注意力机制生成伪标签;然后,迁移学习和置信度结合挑选可用... 针对双关语样本短缺问题,研究提出了基于伪标签和迁移学习的双关语识别模型(pun detection based on Pseudo-label and transfer learning)。该模型利用上下文语义、音素向量和注意力机制生成伪标签;然后,迁移学习和置信度结合挑选可用的伪标签;最后,将伪标签数据和真实数据混合到网络中进行训练,重复伪标签标记和混合训练过程。一定程度上解决了双关语样本量少且获取困难的问题。使用该模型在SemEval 2017 shared task 7以及Pun of the Day数据集上进行双关语检测实验,结果表明模型性能均优于现有主流双关语识别方法。 展开更多
关键词 双关语检测 伪标签 迁移学习
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基于多奖励强化学习的半监督文本风格迁移方法
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作者 李静文 叶琪 +2 位作者 阮彤 林宇翩 薛万东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期263-271,共9页
文本风格迁移是自然语言处理中的一项重要任务,其主要目的在于改变文本的风格属性,同时保留必要的语义信息。然而,在许多任务缺乏大规模平行语料库的情况下,现有的无监督方法存在文本多样性不足和语义一致性较差的问题。针对这些问题,... 文本风格迁移是自然语言处理中的一项重要任务,其主要目的在于改变文本的风格属性,同时保留必要的语义信息。然而,在许多任务缺乏大规模平行语料库的情况下,现有的无监督方法存在文本多样性不足和语义一致性较差的问题。针对这些问题,文中提出了一种半监督的多阶段训练框架。该框架首先利用风格标注模型和掩码语言模型构造伪平行语料库,以有监督的方式引导模型学习多样性的迁移方式。其次,设计了对抗性相似奖励、Mis奖励和风格奖励,从未标记的数据中进行强化学习以增强模型的语义一致性、逻辑一致性和风格准确性。在基于YELP数据集的情感极性转换任务中,该方法的BLEURT分数提升了3.1%,Mis分数提升了2.5%,BLEU分数提升了9.5%;在基于GYAFC数据集的正式文体转换实验中,该方法的BLEURT分数提高了6.2%,BLEU分数提高了3%。 展开更多
关键词 文本生成 文本风格迁移 多阶段训练 风格标注模型 强化学习
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APT成像与3D-ASL成像在脑膜瘤分型中的鉴别价值
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作者 张金环 陈玲 +4 位作者 李双红 覃健莉 江宇 彭鹏 李涛 《医学影像学杂志》 2024年第4期1-4,共4页
目的 探讨酰胺质子转移成像(APT)与三维动脉自旋标记(3D-ASL)在脑膜瘤术前分型中的鉴别价值。方法 选取25例经病理确诊的脑膜瘤患者,术前行3D-ASL、APT及常规MRI检查,分析不同分型脑膜瘤的常规MRI表现,计算并比较各组间脑膜瘤的肿瘤区... 目的 探讨酰胺质子转移成像(APT)与三维动脉自旋标记(3D-ASL)在脑膜瘤术前分型中的鉴别价值。方法 选取25例经病理确诊的脑膜瘤患者,术前行3D-ASL、APT及常规MRI检查,分析不同分型脑膜瘤的常规MRI表现,计算并比较各组间脑膜瘤的肿瘤区域血流量(TBF)、相对脑血流量(rCBF)、肿瘤区域APT值、对侧相应位置CBF对侧值、APT对侧值。结果 纤维型脑膜瘤TBF、rCBF值低于内皮型脑膜瘤、过渡型脑膜瘤,且差异均有统计学意义(P=0.009、0.013<0.05);内皮型脑膜瘤与过渡型脑膜瘤之间差异不显著。纤维型脑膜瘤APT值与内皮型脑膜瘤差异具有统计学意义(P=0.040<0.05)。过渡型及内皮型脑膜瘤MRI平扫信号有其特点。结论 APT成像与3D-ASL成像有利于术前鉴别纤维型、内皮型及过渡型脑膜瘤。 展开更多
关键词 酰胺质子转移成像 三维动脉自旋标记 脑膜瘤 病理分型 磁共振成像
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面向多种天气场景下目标检测的多域动态平均教师模型
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作者 刘袁缘 王超凡 +2 位作者 王文斌 张浩宇 罗忠文 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期388-398,共11页
现有的基于深度学习的目标检测模型中,由于复杂天气使得现有方法的精度大幅降低.因此为了有效地消除不同天气场景带来的域差异问题,提出一种多域动态平均教师模型.首先引入多域平均教师模块,为多个不同天气场景下目标域数据生成伪标签;... 现有的基于深度学习的目标检测模型中,由于复杂天气使得现有方法的精度大幅降低.因此为了有效地消除不同天气场景带来的域差异问题,提出一种多域动态平均教师模型.首先引入多域平均教师模块,为多个不同天气场景下目标域数据生成伪标签;然后引入基于学生网络的风格迁移模块,解决多域任务中学生网络对不同目标域泛化能力差的问题,可有效地减小源域与不同目标域之间的差异,提升学生网络对不同目标域的泛化能力;最后提出基于教师网络的动态过滤伪标签模块,根据教师网络对不同目标域的学习效果动态地调整过滤伪标签的阈值,提升每个目标域伪标签质量.在FoggyCityscapes&RainCityscapes和Dusk-rain&Night-rain数据集上的实验结果表明,所提模型分别获得了40.3%和31.4%的精度,在雨天、雾天和夜晚等多种复杂天气场景下都优于对比方法. 展开更多
关键词 领域自适应 目标检测 多目标域 风格迁移 伪标签
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白酒玻璃瓶热转印膜标签附着性能研究
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作者 张威 甘文森 +1 位作者 杜联学 刁波 《绿色包装》 2024年第10期45-51,共7页
本文旨在探讨白酒玻璃瓶热转印膜标签的附着力性能,通过理论分析与实践研究,提出提高标签附着牢固度的有效方法。热转印技术作为现代包装印刷的重要手段,在白酒玻璃瓶上的应用日益广泛,其标签附着力的稳定性对保证产品质量和消费者使用... 本文旨在探讨白酒玻璃瓶热转印膜标签的附着力性能,通过理论分析与实践研究,提出提高标签附着牢固度的有效方法。热转印技术作为现代包装印刷的重要手段,在白酒玻璃瓶上的应用日益广泛,其标签附着力的稳定性对保证产品质量和消费者使用体验至关重要。本研究从热转印膜的结构、工艺条件、黏合剂选择及玻璃瓶表面处理等多个角度入手,系统分析了影响标签附着力的关键因素,并通过实验验证了相关改进措施的有效性。 展开更多
关键词 火焰抛光 转印压力 粗糙度 热转印膜 标签
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基于Transfer-SVM多标签文本分类算法研究 被引量:2
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作者 李程文 宋文广 谭建平 《无线互联科技》 2019年第10期102-103,共2页
传统的支持向量机分类模型只有在利用大量已标注数据进行训练才能获得较高精度。在实际应用中,多标签数据相对于传统单标签数据更具有价值,但多标签数据中含有大量冗余数据,获取大量多标签数据难度非常大。文章提出一种基于迁移学习的... 传统的支持向量机分类模型只有在利用大量已标注数据进行训练才能获得较高精度。在实际应用中,多标签数据相对于传统单标签数据更具有价值,但多标签数据中含有大量冗余数据,获取大量多标签数据难度非常大。文章提出一种基于迁移学习的分类算法,利用目标数据域和源数据域的相关性,从源数据域中选取对分类超平面起关键作用的支持向量和目标数据域,一起训练分类模型以提高分类精度。 展开更多
关键词 多标签 迁移学习 文本分类 支持向量机
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Morphological and Electromyogram Analysis for the Spinal Accessory Nerve Transfer to the Suprascapular Nerve in Rats
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作者 Jun Yan Kazuhito Ogino Jiro Hitomi 《Surgical Science》 2011年第5期269-277,共9页
For many years, nerve transfer has been commonly used as a treatment option following peripheral nerve injury, although the precise mechanism underlying successful nerve transfer is not yet clear. We developed an anim... For many years, nerve transfer has been commonly used as a treatment option following peripheral nerve injury, although the precise mechanism underlying successful nerve transfer is not yet clear. We developed an animal model to investigate the mechanism underlying nerve transfer between branches of the spinal accessory nerve (Ac) and suprascapular nerve (Ss) in rats, so that we could observe changes in the number of motor neurons, investigate the 3-dimensional localization of neurons in the anterior horn of the spinal cord, and perform an electromyogram (EMG) of the supraspinatus muscle before and after nerve transfer treatment. The present experiment showed a clear reduction in the number of γ motor neurons. The distributional portion of motor neurons following nerve transfer was mainly within the neuron column innervating the trapezius. Some neurons innervating the supraspinatus muscle also survived post-transfer. Compared with the non-operated group, the EMG restoration rate of the supraspinatus muscle following nerve transfer was 60% in the experimental group and 80% in a surgical control group. Following nerve transfer, there was a distinct reduction in the number of γ motor neurons. Therefore, γ motor neurons may have important effects on the recovery of muscular strength following nerve transfer. Moreover, because the neurons located in regions innervating either the trapezius or supraspinatus muscle were labeled after Ac transfer to Ss, we also suggest that indistinct axon regeneration mechanisms exist in the spinal cord following peripheral nerve transfer. 展开更多
关键词 NERVE transfer Treatment Fluorescent DYE labelING ELECTROMYOGRAM NERVE AXONAL Regeneration Rat
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Fluorescence Tracking of Exogenous DNA in Genetic Transformation of the Chinese Oak Silkmoth Antheraea Pernyi via Sperm-Mediated Gene Transfer 被引量:1
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作者 刘丹梅 李文利 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2014年第4期391-395,共5页
Exogenous DNA expressing green fluorescent protein( GFP) and labeled with fluorescein isothiocyanate( FITC) was used to transform the Chinese oak silkmoth Antheraea pernyi( A. pernyi)via sperm-mediated gene transfer( ... Exogenous DNA expressing green fluorescent protein( GFP) and labeled with fluorescein isothiocyanate( FITC) was used to transform the Chinese oak silkmoth Antheraea pernyi( A. pernyi)via sperm-mediated gene transfer( SMGT). Sperms entry into the female reproductive system and eggs were observed using fluorescence microscopy. The ability of A. pernyi sperms to uptake exogenous DNA was confirmed,and transfer of the exogenous DNA was shown by GFP expression in the transgenic eggs. Our result suggested that SMGT could also be used to directly generate transgenic A. pernyi expressing functional genes of interest. 展开更多
关键词 Antheraea pernyi(A.pernyi) exogenous DNA fluorescein isothiocyanate(FITC) label green fluorescent protein(GFP) sperm-mediated gene transfer(SMGT)
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Spatial patterns nitrogen transfer models of ectomycorrhizal networks in a Mongolian scotch pine plantation
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作者 Yanbin Liu Hongmei Chen Pu Mou 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2018年第2期337-344,共8页
Ectomycorrhizal(EM)networks provide a variety of services to plants and ecosystems include nutrient uptake and transfer,seedling survival,internal cycling of nutrients,plant competition,and so on.To deeply their struc... Ectomycorrhizal(EM)networks provide a variety of services to plants and ecosystems include nutrient uptake and transfer,seedling survival,internal cycling of nutrients,plant competition,and so on.To deeply their structure and function in ecosystems,we investigated the spatial patterns and nitrogen(N)transfer of EM networks usingN labelling technique in a Mongolian scotch pine(Pinus sylvestris var.mongolica Litv.)plantation in Northeastern China.In August 2011,four plots(20 × 20 m)were set up in the plantation.125 ml 5 at.%0.15 mol/LNHNOsolution was injected into soil at the center of each plot.Before and 2,6,30 and 215 days after theN application,needles(current year)of each pine were sampled along four 12 m sampling lines.Needle total N andN concentrations were analyzed.We observed needle N andN concentrations increased significantly over time afterN application,up to 31 and0.42%,respectively.There was no correlation between needle N concentration andN/N ratio(R2=0.40,n=5,P=0.156),while excess needle N concentration and excess needleN/N ratio were positively correlated across different time intervals(R~2=0.89,n=4,P\0.05),but deceased with time interval lengthening.NeedleN/N ratio increased with time,but it was not correlated with distance.NeedleN/N ratio was negative with distance before and 6th day and 30th day,positive with distance at 2nd day,but the trend was considerably weaker,their slop were close to zero.These results demonstrated that EM networks were ubiquitous and uniformly distributed in the Mongolian scotch pine plantation and a random network.We found N transfer efficiency was very high,absorbed N by EM network was transferred as wide as possible,we observed N uptake of plant had strong bias forN andN,namely N fractionation.Understanding the structure and function of EM networks in ecosystems may lead to a deeper understanding of ecological stability and evolution,and thus provide new theoretical approaches to improve conservation practices for the management of the Earth’s ecosystems. 展开更多
关键词 Ectomycorrhizal networks Spatial patterns Nitrogen transfer Mongolian scotch pine plantation Stable isotope 15N labelling
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基于优化MobileNet-V2的桥梁病害多标签分类识别 被引量:3
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作者 张昊宇 刘振奎 +2 位作者 高磊 张奎 崔雪松 《兰州交通大学学报》 CAS 2023年第2期7-15,共9页
为将桥梁表观病害图像进行多标签分类,部署在嵌入式设备和移动终端中以实现智能化桥梁病害检测,采用优化的轻量化卷积神经网络MobileNet-V2构建桥梁表观病害图像识别模型。将收集到的8000张桥梁表观病害图像按8∶1∶1建立训练集、验证... 为将桥梁表观病害图像进行多标签分类,部署在嵌入式设备和移动终端中以实现智能化桥梁病害检测,采用优化的轻量化卷积神经网络MobileNet-V2构建桥梁表观病害图像识别模型。将收集到的8000张桥梁表观病害图像按8∶1∶1建立训练集、验证集和测试集,为解决数据集样本过少的情况,对训练集进行数据增强处理。通过将MobileNet-V2模型与迁移学习相结合,设计了递进式分类器和跨局部连接的网络骨干对模型进行优化,并对比不同学习率下其与原始的MobileNet-V2模型对分类结果准确率,选出最优学习率及最佳模型。通过与3种传统卷积神经网络模型进行对比分析,优化的MobileNet-V2模型和ResNet50模型均有较高的准确率,并且优化的MobileNet-V2模型相比ResNet50模型,参数量和计算量分别降低了92.39%、97.44%,训练时间降低了60.56%,该模型在拥有较低参数量和模型计算量的同时可以得到较高的准确率及训练速度。将该模型用于某桥梁进行表观病害图像的分类,其准确率为95%,与ResNet50模型相比识别耗时降低了82.6%。实例研究表明:与传统的神经网络模型相比,优化的MobileNet-V2模型能够准确识别桥梁表观病害。 展开更多
关键词 病害检测 卷积神经网络 多标签分类 迁移学习 MobileNet-V2
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结合混合密度和局部结构的密度峰值聚类算法 被引量:1
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作者 马振明 安俊秀 周俊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第12期84-93,共10页
密度峰值聚类(DPC)是简单有效的聚类算法,但该算法存在假设与实现间不一致和假设不适用的问题,导致DPC在密度不均的数据集上很难确定中心点,且非中心点分配策略鲁棒性低并产生连锁反应。针对此,提出一种结合混合密度和局部结构的密度峰... 密度峰值聚类(DPC)是简单有效的聚类算法,但该算法存在假设与实现间不一致和假设不适用的问题,导致DPC在密度不均的数据集上很难确定中心点,且非中心点分配策略鲁棒性低并产生连锁反应。针对此,提出一种结合混合密度和局部结构的密度峰值聚类算法(HS-DPC)。利用相对密度和绝对密度,提出混合密度计算公式,消除DPC假设中心点为局部峰值,但算法实现是全局峰值间的不一致。根据局部结构重新定义数据点之间的相似性,从而适应形状复杂数据。对中心点依据相似性传递,搜索有效数据并形成簇的主干结构。对剩余点结合不同簇的主干点分布进行距离最优分配,隔绝连锁反应完成边界聚类。通过在16个数据集上与五种聚类算法进行对比实验,结果表明了HS-DPC的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 密度峰值聚类 混合密度 局部结构 相似性传递 标签传播
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结合集成学习与迁移学习的标签比例学习方法 被引量:1
14
作者 罗旭斌 刘波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第5期1422-1427,共6页
标签比例学习(LLP)是一种将实例放入包中的机器学习方法,它只提供包中的实例信息和标签比例信息,而不提供标签信息。针对多个相关任务的LLP问题,提出了一种基于迁移学习的标签比例集成学习模型,简称AT-LLP,该模型通过在任务之间构建共... 标签比例学习(LLP)是一种将实例放入包中的机器学习方法,它只提供包中的实例信息和标签比例信息,而不提供标签信息。针对多个相关任务的LLP问题,提出了一种基于迁移学习的标签比例集成学习模型,简称AT-LLP,该模型通过在任务之间构建共享参数来连接相关任务,将源任务中学习到的知识迁移到目标任务中,从而提高目标任务的学习效率。同时该算法引入了集成学习算法,在分类器多轮迭代的学习过程中,不断调整训练集的权重系数,进一步将弱分类器训练为强分类器。实验表明,所提AT-LLP模型比现有LLP方法具有更好的性能。 展开更多
关键词 机器学习 标签比例学习 迁移学习 集成学习
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基于标记增强的离散跨模态哈希方法 被引量:4
15
作者 王永欣 田洁茹 +2 位作者 陈振铎 罗昕 许信顺 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期3438-3450,共13页
跨模态哈希通过将不同模态的数据映射为同一空间中更紧凑的哈希码,可以大大提升跨模态检索的效率.然而现有跨模态哈希方法通常使用二元相似性矩阵,不能准确描述样本间的语义相似关系,并且存在平方复杂度问题.为了更好地挖掘数据间的语... 跨模态哈希通过将不同模态的数据映射为同一空间中更紧凑的哈希码,可以大大提升跨模态检索的效率.然而现有跨模态哈希方法通常使用二元相似性矩阵,不能准确描述样本间的语义相似关系,并且存在平方复杂度问题.为了更好地挖掘数据间的语义相似关系,提出了一个基于标记增强的离散跨模态哈希方法.首先借助迁移学习的先验知识生成样本的标记分布,然后通过标记分布构建描述度更强的语义相似性矩阵,再通过一个高效的离散优化算法生成哈希码,避免了量化误差问题.最后,在两个基准数据集上的实验结果验证了所提方法在跨模态检索任务上的有效性. 展开更多
关键词 跨模态检索 哈希 标记增强 迁移学习 离散优化
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基于耦合配准网络的MR脑图像标签迁移算法 被引量:1
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作者 崔鹏程 李恩慧 +2 位作者 李振宇 张童禹 张唯唯 《北京生物医学工程》 2023年第1期1-8,共8页
目的提出一种单图谱标签迁移算法并命名为Multi-Angle,以期在队列分析中快速有效提取与神经退行性疾病相关的MR脑影像标记物和解剖结构。方法首先对初始图谱图像施加旋转变换,获得旋转图谱图像组;其次为主配准网络送入合并后的初始图谱... 目的提出一种单图谱标签迁移算法并命名为Multi-Angle,以期在队列分析中快速有效提取与神经退行性疾病相关的MR脑影像标记物和解剖结构。方法首先对初始图谱图像施加旋转变换,获得旋转图谱图像组;其次为主配准网络送入合并后的初始图谱图像与个体图像,预测形变场及候选标签;再次为副配准网络送入合并后的旋转图谱图像与个体图像,结合主网络相关特征预测候选标签;最后通过投票法融合多个候选标签获得个体图像标签。结果在Mindboggle101和HCP数据集的实验结果显示,Multi-Angle算法在两个测试集上重要解剖结构Dice相似性系数均值分别为76%和82%,精确率均值为74.0%和77.8%,平均表面距离均值为0.83 mm和0.69 mm,均优于目前主流算法Voxelmorph和Ants-SyN。结论本文提出的Multi-Angle算法可以快速有效实现脑神经图谱标签迁移并提高评价指标准确度,对神经退行性疾病分析所需的影像特征提取具有潜在的临床应用价值。 展开更多
关键词 MR脑图像 图谱配准 标签迁移 耦合配准网络 脑神经退行性病变
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3D-ASL和APT成像鉴别高级别脑胶质瘤与脑转移瘤的临床应用 被引量:4
17
作者 李双红 陈玲 +3 位作者 张金环 朱里 铁超恩 李涛 《放射学实践》 CSCD 北大核心 2023年第8期959-963,共5页
目的:分析动脉自旋标记(3D-ASL)和酰胺质子转移(APT)成像技术在鉴别高级别脑胶质瘤(HGG)与脑转移瘤(MT)中的临床应用价值。方法:对经手术病理证实或经临床病史诊断的35例患者(HGG 17例,MT18例)行头颅常规序列及3D-ASL和APT序列MRI检查,... 目的:分析动脉自旋标记(3D-ASL)和酰胺质子转移(APT)成像技术在鉴别高级别脑胶质瘤(HGG)与脑转移瘤(MT)中的临床应用价值。方法:对经手术病理证实或经临床病史诊断的35例患者(HGG 17例,MT18例)行头颅常规序列及3D-ASL和APT序列MRI检查,测量病灶内实质强化区和瘤旁区及其对侧镜像区的各项定量参数值(CBF、APT),并计算rCBF和rAPT。运用独立样本t检验或曼-惠特尼U检验对2组间各项定量参数值的差异进行比较,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析rCBF、rAPT及两者联合的鉴别诊断效能。结果:在肿瘤实质强化区,与MT组相比,HGG组的rCBF值(2.07 vs.1.56,P>0.05)和rAPT值(5.05 vs.2.82,P<0.05)更高;在瘤旁区,HGG组较MT组具有更高的rCBF值(1.14 vs.0.67,P<0.05)和rAPT值(3.47 vs.2.04,P<0.05)。联合肿瘤瘤旁区的rCBF和rAPT预测高级别胶质瘤时的AUC最大,为0.87,相应的敏感度为0.82、特异度为0.83。结论:3D-ASL和APT成像所获取的定量参数值有利于HGG与MT的鉴别诊断,两者联合尤其是在瘤旁区能显著提高鉴别诊断效能。 展开更多
关键词 脑肿瘤 胶质瘤 转移瘤 酰胺质子转移成像 动脉自旋标记成像
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基于深度迁移学习的多标签遥感影像地物分类 被引量:1
18
作者 张博涵 徐晓敏 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2023年第6期95-100,共6页
为有效监测人类活动对自然环境的破坏,构建了基于深度迁移学习的多标签遥感影像地物分类系统。基于深度迁移学习方法,训练了5种不同深度的ResNet模型,通过分析其损失曲线、测试精确率与F1值,确定最优模型,并根据该模型设计了方便用户使... 为有效监测人类活动对自然环境的破坏,构建了基于深度迁移学习的多标签遥感影像地物分类系统。基于深度迁移学习方法,训练了5种不同深度的ResNet模型,通过分析其损失曲线、测试精确率与F1值,确定最优模型,并根据该模型设计了方便用户使用的交互界面系统。研究结果表明,深度迁移学习调优后的ResNet34模型分类性能优于其他网络,分类指标精确率可达96.02%,F1值达到90.38%。该结果可为政府相关管理部门了解生态变化状况、采取管理措施提供决策支持,对生态环境可持续发展具有积极意义。 展开更多
关键词 地物分类 深度残差网络 深度迁移学习 卷积神经网络 多标签
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基于Mask Scoring R-CNN的高质量数据集快速自动标定方法 被引量:1
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作者 胡馨月 谢非 +3 位作者 王军 马磊 黄懿涵 刘益剑 《计算机测量与控制》 2023年第4期232-238,共7页
针对计算机视觉领域人工标定多目标数据集时间冗长的问题,提出一种基于Mask Scoring R-CNN的高质量数据集快速自动标定方法;首先,设计了高质量数据集快速自动标定架构,训练数据自动标定模型并搭建目标分类与标定系统;其次,在对比不同残... 针对计算机视觉领域人工标定多目标数据集时间冗长的问题,提出一种基于Mask Scoring R-CNN的高质量数据集快速自动标定方法;首先,设计了高质量数据集快速自动标定架构,训练数据自动标定模型并搭建目标分类与标定系统;其次,在对比不同残差网络及引入迁移学习基础上,进一步研究了基于MaskIoU Head的多目标掩膜标定质量评价方法,完成基于Mask Scoring R-CNN的多目标高质量数据集快速自动标定方法设计;最后,以车辆数据为例进行数据集快速自动标定方法验证,实验结果表明,相较于Mask R-CNN和Faster R-CNN方法,Mask Scoring R-CNN方法具有目标数据分类效果好及掩膜分割精度高的优点,检测准确率达到93.4%,且标定速度相较于人工标定速度提升了95.77%。 展开更多
关键词 目标检测 实例分割 迁移学习 高质量数据集 快速自动标定
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基于八度卷积神经网络的多标签胸部X光图像分类算法
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作者 刘开华 田岚 +1 位作者 李锵 关欣 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期381-390,共10页
胸部疾病高发,且有些疾病种类的癌症转变率很高,因此基于卷积神经网络的胸部X光图像疾病自动检测分类方法是计算机辅助诊断的研究热点之一.然而,目前的自动分类方法仍面临胸部病灶的X光图像特异性特征表达不充分、不同胸部疾病发病率不... 胸部疾病高发,且有些疾病种类的癌症转变率很高,因此基于卷积神经网络的胸部X光图像疾病自动检测分类方法是计算机辅助诊断的研究热点之一.然而,目前的自动分类方法仍面临胸部病灶的X光图像特异性特征表达不充分、不同胸部疾病发病率不平衡、卷积神经网络参数量过大等问题.针对上述问题,提出了一种端到端的基于八度卷积的ResNet(octave convolution based residual network,OC-ResNet)结构.首先,利用八度卷积改进ResNet中的普通卷积,将高低频特征分离,增强对高频信息的提取,以更好地表达胸部病灶的特异性特征,降低模型计算复杂度.其次,利用渐进式迁移学习,将OC-ResNet在ImageNet数据集进行预训练,获得网络的初始参数,然后固定网络浅层参数,在ChestX-Ray14数据集上微调网络深层参数.最后,为改善样本不平衡问题,网络训练时,采用了焦点损失函数,增加样本数较少类别的权重.在ChestX-Ray14数据集上的实验结果表明,OC-ResNet对14种胸部疾病分类的平均AUC值达到0.856,与目前先进的深度学习方法相比,其中13种疾病分类的AUC值达到最优,同时,计算复杂度相比基础网络降低了44.77%. 展开更多
关键词 八度卷积 残差网络 多标签图像分类 胸部X光图像 迁移学习
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