基于Cascade R-CNN的乳腺钼靶肿块检测算法研究

乳腺癌生物学特性复杂,恶性程度极高,位于女性恶性肿瘤发病率首位。乳腺钼靶肿块的X射线检查是早期确诊乳腺癌的重要方式。但乳腺钼靶肿块的检测尚处于早期阶段,现有的计算机辅助检测检测精度较低。针对这一问题,论文提出了一种基于Cascade R-CNN的乳腺钼靶肿块检测方法。实验使用南佛罗里达大学的乳房X光检查数据集,将乳腺钼靶肿块分为良性和恶性两类。通过在特征网络中加入注意力模块,提取了较为丰富的乳腺钼靶肿块特征。此外,论文提出了一种新的FPN网络FA-FPN,进一步提高了乳腺钼靶肿块病灶特征的提取,解决了深层网络在下采样中特征出现稀释的问题,提高了乳腺钼靶肿块的检测准确率。经实验验证,该模型在南佛罗里达大学的乳房X光检查数据集上的mAP值达到82.9%,在AP75下表现尤为突出。该方法在乳腺钼靶肿块的检测中具有良好的性能,可以提高乳腺钼靶肿块的检测精度,并在一定程度上避免了误检和漏检。

结合跨层特征融合网络和非局部的识别方法

在以往的方法中,针对于图像识别,主要目标是提取出足够多的具有区分度的局部关键特征。由于细粒度图像分类是对同属于一个大类下面的具体小类别的细分,所以不同的细类之间差别很小,要想提高准确率,更需要找到具有辨别力度的局部区域。论文使用了目标-导航网络,来筛选出前k个最具有判别力的局部区域块,然后针对于筛选出来的k个不同的区域块,利用非局部模块的思想,捕捉不同局部区域之间的联系,更加充分地利用了图像信息,以此来提高精度。与此同时,在残差网络中,使用了卷积注意模块捕捉不同通道注意力特征之间的联系,且在最后的全连接层处改进了网络架构,使用跨层特征融合的方法来代替了简单的级联。考虑到在细粒度识别中,图像的标注需要耗费非常多的人力物力,所以论文中提出的方法,是自监督的。

淀粉酶降解性能研究

针对当前对生物酶降解淀粉作用机理研究不足的问题,通过DNS比色法,考察了不同淀粉生物酶对淀粉的降解过程,并考察了温度、pH值和表面活性剂等外界条件对生物酶降解性能的影响。研究发现,pH值对淀粉酶的降解能力影响最大,在pH值为6.0时其活性最高,而在pH值为8时效果最差;温度对淀粉酶的影响也较大,温度从50℃升高到75℃后,淀粉酶的活性对pH值变得更加敏感,碱性环境对酶解的抑制作用更强;表面活性剂对淀粉酶具有抑制作用,且其浓度越大,抑制作用越强。该研究结果有助于指导淀粉酶的现场应用。

搜索引擎技术的产生与发展综述

随着信息技术的迅速发展和Internet的广泛普及,信息搜索成为广大网络用户获取互联网信息的主要手段;本文回顾了搜索引擎技术的产生和发展过程,总结了搜索引擎技术的现状,并对搜索引擎技术的发展方向进行了预测,

地震资料品质评价及反演参数系统设置

在地震勘探中需要开展快速、准确的地震资料品质综合评价,为合理选取反演方法提供可靠的依据。在系统分析品质评价方法和反演原理的基础上,开发的《地震资料品质评价-反演参数设置》系统提供计算地震资料的信噪比、分辨率、中心频率、能量以及同相轴横向连续性等参数、并通过对地震资料的品质评价来自动设置各种不同波阻抗反演方法主要控制参数的方法。在多块三维地震资料的反演工作中利用该系统完成反演参数自动设置,减少了人为因素对反演工作的影响,大大提高了反演工作的效率。

基于元搜索引擎的Web网络军事情报系统设计研究

随着信息技术和网络技术的迅速发展,分布在各地的网络资源也日新月异,人们在获得海量信息的同时也承受着越来越难以找到自己需要的信息的苦恼;元搜索引擎通过建立在众多独立成员上的搜索引擎,将用户的搜索需求分发到各独立专业引擎中,然后从成员引擎中收集返回的搜索结果进行处理合成,返回用户想要的搜索结果,具有较好的搜索效果;本文基于元搜索技术研究了Web网络军事情报系统的设计问题。