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题名面向医学图像分割的半监督条件生成对抗网络
被引量:15
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作者
刘少鹏
洪佳明
梁杰鹏
贾西平
欧阳佳
印鉴
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机构
广东技术师范大学计算机科学学院
广东省大数据分析与处理重点实验室(中山大学)
广州中医药大学医学信息工程学院
中山大学数据科学与计算机学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期2588-2602,共15页
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基金
国家自然科学基金(61472453,61702119,U1401256,U1501252,U1611264,U1711261,U1711262)
广东省自然科学基金(2019A1515012048,2015A030310312,2014A030309013)
+2 种基金
广东省教育厅青年创新人才项目(2017KQNCX117,2015KQNCX084)
广州市科技计划(201802010029)
广东省大数据分析与处理重点实验室开放基金(201802)。
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文摘
医学图像分割是计算机辅助诊断的关键技术.青光眼作为全球第二大致盲眼病,其早期筛查和临床诊断依赖于眼底图的视盘和视杯的准确分割.但传统的视盘和视杯分割方法采用人工构建特征,模型泛化能力差.近年来,基于卷积神经网络的端对端学习模型可通过自动发现特征来分割视盘和视杯,但由于标注样本有限,模型难以训练.提出一个基于半监督条件生成对抗网络的视盘和视杯两阶段分割模型——CDR-GANs.该模型的每个分割阶段均由语义分割网络、生成器和判别器构成,通过对抗学习,判别器引导语义分割网络和生成器学习眼底图及其分割图的联合概率分布.在真实数据集ORIGA上的实验结果表明,CDR-GANs在均交并比(mean intersection over union,简称MIoU)、CDR绝对误差(absolute CDR error)和实际分割效果这些指标上明显优于现有模型.
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关键词
医学图像
深度学习
生成对抗网络
半监督学习
青光眼筛查
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Keywords
medical image
deep learning
generative adversarial nets
semi-supervised learning
glaucoma screening
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名移动边缘计算任务卸载和基站关联协同决策问题研究
被引量:27
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作者
于博文
蒲凌君
谢玉婷
徐敬东
张建忠
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机构
南开大学计算机与控制工程学院
广东省大数据分析与处理重点实验室(中山大学)
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018年第3期537-550,共14页
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基金
国家自然科学基金项目(61702287
61702288)
+1 种基金
天津市自然科学基金项目(16JCQNJC00700)
南开大学基础科研业务项目(070-63171112)~~
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文摘
为了缩小IoT应用的服务质量要求与IoT设备有限的计算资源之间的差距,提高设备与基站能源利用率,设计了基于超密集网络的移动边缘计算框架COMED,提出了一个结合任务卸载、设备-基站关联以及基站睡眠调度的在线优化问题,旨在最小化设备和基站的整体能量消耗,同时满足IoT应用的服务质量要求.针对这一在线优化问题,提出了一个基于李雅普诺夫优化理论的任务调度算法JOSA,该算法只使用当前时间片的系统信息进行调度.仿真实验证明了COMED框架具有良好的性能:1)与设备本地处理相比,系统整体节能30%以上,与DualControl算法相比平均节能10%~50%;2)算法的执行时间与IoT设备数量呈近似线性的关系.
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关键词
移动边缘计算
任务卸载
基站睡眠
设备-基站关联
N
P难问题
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Keywords
mobile edge computing
task offloading
base station(BS)sleeping
device-BS association
NP-hard problem
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分类号
TP393.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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