期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
采用频域波束分级聚焦的多源数据库幂级检索 被引量：2
1
作者 刘兴明 《科技通报》 北大核心 2015年第10期202-204,共3页
大型智能数据库的幂级检索优化设计是提高数据库访问和数据挖掘性能的关键,由于多源特征分层数据库所覆盖的对象集具有不定分区性,导致数据检索精度不高。提出一种采用频域波束分级聚焦的多源数据库幂级检索算法。多源特征分层数据库的... 大型智能数据库的幂级检索优化设计是提高数据库访问和数据挖掘性能的关键,由于多源特征分层数据库所覆盖的对象集具有不定分区性,导致数据检索精度不高。提出一种采用频域波束分级聚焦的多源数据库幂级检索算法。多源特征分层数据库的数据结构形式,进行数据集信息模型构建,对信息模型改进型频域波束分级聚焦算法设计,实现数据库的幂级检索算法改进,提高数据挖掘性能,仿真实验表明,采用该算法进行多源分层特征数据库检索,数据信息在频域聚焦特征较为明显,数据挖掘精度较高,具有优越性能。 展开更多
关键词 数据库 检索 数据挖掘
在线阅读 下载PDF
多尺度卷积神经网络用于肺结节假阳性降低 被引量：11
2
作者 高慧明 赵涓涓 +2 位作者 刘继华 唐笑先 王磐 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2718-2724,共7页
为解决检测系统中结节假阳性高的问题,提出一种基于多尺度三维卷积神经网络的肺结节假阳性降低方法。结合3个特定的结节检测算法以高敏感性筛选候选结节,将每个候选结节输入到不同尺度的三维卷积神经网络进行训练,融合网络的输出结果得... 为解决检测系统中结节假阳性高的问题,提出一种基于多尺度三维卷积神经网络的肺结节假阳性降低方法。结合3个特定的结节检测算法以高敏感性筛选候选结节,将每个候选结节输入到不同尺度的三维卷积神经网络进行训练,融合网络的输出结果得到最终分类。在公开可用的LIDC数据集的888次扫描中,提出方法分别在每次扫描1次和4次假阳性时分别达到84.9%和90.9%的高检测敏感性。实验结果表明了提出的多尺度三维卷积神经网络对于体积式医学CT数据进行特征学习的有效性,其适用于降低肺结节检测系统中的假阳性。 展开更多
关键词 计算机辅助检测 三维卷积神经网络 深度学习 假阳性降低 肺结节
在线阅读 下载PDF
基于征象信息和深度哈希的肺结节图像检索 被引量：2
3
作者 李涓楠 赵涓涓 +2 位作者 车征 刘继华 唐笑先 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第10期2937-2942,共6页
利用传统图像哈希方法对肺结节图像进行检索时,存在不能完整表达肺结节图像关键信息且检索效果欠佳的问题。针对这一情况,提出一种基于征象信息和深度哈希的肺结节CT图像检索方法。使用设计的深度网络对所研究肺结节图像进行深度特征的... 利用传统图像哈希方法对肺结节图像进行检索时,存在不能完整表达肺结节图像关键信息且检索效果欠佳的问题。针对这一情况,提出一种基于征象信息和深度哈希的肺结节CT图像检索方法。使用设计的深度网络对所研究肺结节图像进行深度特征的有效提取和征象类型的分类,将哈希函数嵌入到深度网络中实现哈希码的有效映射,使用特征关联的方式将分类概率值分布相似的待查询图像和训练集图像进行深度特征的关联表示,采用改进的距离度量计算方法衡量候选图像间的相似度,快速返回最匹配的肺结节图像。实验结果表明,所设计检索方法可以实现肺结节图像的高效检索。 展开更多
关键词 肺结节 征象信息 深度哈希 特征关联 图像检索
在线阅读 下载PDF
联合成对学习和图像聚类的无监督肺癌亚型识别 被引量：3
4
作者 任雪婷 赵涓涓 +2 位作者 强彦 Saad Abdul RAUF 刘继华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第10期200-206,共7页
基因诊断是近年来提高肺癌治愈率的一种新型且有效的方法,但这种方法存在基因检测时间长、费用高、侵入式取样损伤大的问题。文中提出了基于成对学习和图像聚类的无监督学习的肺癌亚型识别方法。首先,采用无监督卷积特征融合网络用于学... 基因诊断是近年来提高肺癌治愈率的一种新型且有效的方法,但这种方法存在基因检测时间长、费用高、侵入式取样损伤大的问题。文中提出了基于成对学习和图像聚类的无监督学习的肺癌亚型识别方法。首先,采用无监督卷积特征融合网络用于学习肺癌CT图像的深度表示,有效地捕捉被忽略的重要特征信息,并使用包含不同层次抽象信息的最终融合特征来表征肺癌亚型。然后,使用联合成对学习和图像聚类的分类学习框架进行建模,充分利用学习到的特征表示,确保有效的聚类学习,以取得更高的分类精度。最后,利用生存分析和基因分析对肺癌亚型进行多角度验证。在合作医院和TCGA-LUAD数据集上的实验结果表明,该方法通过可靠无创的影像分析和放射成像技术,发现了3种具有不同分子特征的肺癌影像亚型,在降低基因检测问题的同时可有效辅助医师进行精准诊断和个性化治疗,进而提高肺癌患者的治愈生存率。 展开更多
关键词 肺癌亚型识别 成对学习 图像聚类 无监督学习 深度表示
在线阅读 下载PDF
基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测
5
作者 韩鹏 强彦 +2 位作者 刘继华 贾婧 Syed Basit Ali Shah Bukhari 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第3期755-761,共7页
针对传统肺结节检测中存在灵敏度低、假阳性高、小结节难检测的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测框架。第一阶段使用特征金字塔子网提取肺部影像的多层次特征,引入多尺度区域建议子网用于在高灵敏度下检测出所有的... 针对传统肺结节检测中存在灵敏度低、假阳性高、小结节难检测的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测框架。第一阶段使用特征金字塔子网提取肺部影像的多层次特征,引入多尺度区域建议子网用于在高灵敏度下检测出所有的候选结节;第二阶段设计级联卷积神经网络模型减少假阳性,通过保留分类错误样本用于重新训练模型,将多个模型结果进行投票选出最终分类结果。LUNA16数据集上的实验结果表明,所提框架灵敏度达到95.9%,检测效果优于其它算法,能够有效实现肺结节的准确检测。 展开更多
关键词 候选结节检测 特征金字塔子网 多尺度区域建议子网 假阳性减少 级联卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部