检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2025年第2期19卷 429-442页

作者：包强强唐思源李擎乾王乃钰杨敏谷宇赵金亮高婧博王嘉欣曲禹涵内蒙古科技大学数智产业学院内蒙古包头014010 内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术学院内蒙古包头014040 内蒙古科技大学包头医学院图书馆内蒙古包头014040 内蒙古科技大学数智产业学院、内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室内蒙古包头014010

目前,肺结节检测通常是对实性肺结节的单一型检测,不同类型肺结节对应多种肺癌类型,多类型检测有助于提高肺癌的整体检出率,提升治愈率。为实现对实性、混合型、磨玻璃型多类型肺结节检测,对YOLOv8模型进行针对性改进。提出RepViTCAA模... 详细信息

目前,肺结节检测通常是对实性肺结节的单一型检测,不同类型肺结节对应多种肺癌类型,多类型检测有助于提高肺癌的整体检出率,提升治愈率。为实现对实性、混合型、磨玻璃型多类型肺结节检测,对YOLOv8模型进行针对性改进。提出RepViTCAA模块对主干部分的C2f模块进行改进,提升微小肺结节检测精度并对模型进行轻量化设计。提出ECLA-HSFPN模块,重建模型特征融合部分,提升尺度不固定肺结节检测精度。将KAN网络融入模型当中,基于KAN网络非线性特征学习能力强的特性,进一步提升微小肺结节检测精度,增强模型泛化能力。基于Inner-IoU辅助框思想,对CIoU损失函数进行改进,进一步解决肺结节尺度不固定问题,提升模型检测精度。在LUNA16数据集中进行测试,改进模型相比原模型及YOLOv9、RT-DETR等主流模型各项评价指标均有提升。在4种类型(实性、磨玻璃型、混合型、微小型)肺结节的专项数据集中测试,改进模型检测效果优于原模型。在LUNA16与本地医院的混合数据集中进行泛化性测试,改进模型具有较强的泛化能力。针对多类型肺结节检测任务,模型的改进较为有效,可以准确检测不同类型的肺结节。

关键词：多类型肺结节检测 YOLOv8 RepViTCAA ECLA-HSFPN KAN Inner-IoU

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视觉Transformer在医学图像分析中的应用研究综述

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计算机工程与应用 2023年第8期59卷 41-55页

作者：石磊籍庆余陈清威赵恒毅张俊星内蒙古大学计算机学院呼和浩特010021 内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术学院内蒙古包头014040 包头医学院第二附属医院内蒙古包头014040

深度自注意力网络(Transformer)对输入信息全局特征和长距离相关性具有天然良好的建模能力,其与卷积神经网络(CNN)的归纳偏置特性具有较强互补性。受其在自然语言处理领域取得巨大成功的启发,Transformer已被广泛引入到计算机视觉各项... 详细信息

深度自注意力网络(Transformer)对输入信息全局特征和长距离相关性具有天然良好的建模能力,其与卷积神经网络(CNN)的归纳偏置特性具有较强互补性。受其在自然语言处理领域取得巨大成功的启发,Transformer已被广泛引入到计算机视觉各项任务特别是医学图像分析领域并已取得了不俗表现。对Transformer与自然图像结合的典型工作进行介绍,根据视觉Transformer在医学图像分割、医学图像分类以及医学图像配准等子领域对相关工作按照不同病灶及部位进行了整理和归纳,重点对一些代表性研究工作的实现思想进行了详细分析。对现有研究工作进行了讨论并对未来方向进行了展望,以期为该领域的进一步深入研究提供参考。

关键词：视觉Transformer 医学图像分割医学图像分类医学图像配准

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深度学习检测肺结节难点问题综述

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计算机工程与应用 2024年第19期60卷 18-31页

作者：包强强唐思源谷宇内蒙古科技大学数智产业学院内蒙古包头014010 内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术学院内蒙古包头014040 内蒙古科技大学数智产业学院内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室内蒙古包头014010

肺癌在全球范围内是致命性最高的癌症之一,肺结节是肺癌的早期表现形式,基于深度学习的肺结节检测模型因较高的检测准确率与效率逐渐成为辅助医生检测肺结节的有效方法。但是目前基于深度学习的肺结节检测模型仍有不足,一些重难点问题... 详细信息

肺癌在全球范围内是致命性最高的癌症之一,肺结节是肺癌的早期表现形式,基于深度学习的肺结节检测模型因较高的检测准确率与效率逐渐成为辅助医生检测肺结节的有效方法。但是目前基于深度学习的肺结节检测模型仍有不足,一些重难点问题需要解决。第一,基于迁移学习、GAN网络、半监督学习与无监督学习解决模型训练时肺结节数据不足与类别不平衡问题;第二,增强模型特征提取能力提升对肺结节检测的敏感度与准确度;第三,提升模型假阳性肺结节筛查能力降低假阳性率;第四,加强模型检测肺结节的可解释能力;第五,基于大模型技术解决以上4个难点问题。最后,介绍检测模型训练与测试所需的数据集与评价指标并对未来肺结节检测优化方向进行讨论。

关键词：肺癌肺结节检测深度学习计算机辅助检测系统

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一种基于角点与BP神经网络的文本检测及定位算法

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现代电子技术 2016年第4期39卷 112-115页

作者：唐思源高琦邢俊凤内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术系内蒙古包头014040

检测并提取视频图像中的文本信息对视频图像和内容的理解意义重大。以现有的文本检测算法为基础,提出一种基于角点与BP神经网络相结合的文本检测算法。该算法首先应用多尺度角点算法提取文本角点信息并初步定位文本行,接着提取文本特征... 详细信息

检测并提取视频图像中的文本信息对视频图像和内容的理解意义重大。以现有的文本检测算法为基础,提出一种基于角点与BP神经网络相结合的文本检测算法。该算法首先应用多尺度角点算法提取文本角点信息并初步定位文本行,接着提取文本特征,最后应用BP神经网络精确定位文本。实验结果表明,此算法与经典方法相比具有更高的正确率和鲁棒性,视频中文本的正确检测率达到90.3%。

关键词：文本检测算法多尺度角点算法 BP神经网络文本信息提取

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AI技术辅助诊断新型冠状病毒肺炎研究综述

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计算机工程与应用 2020年第18期56卷 16-24页

作者：唐思源杨敏刘燕茹内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术系内蒙古包头014060 内蒙古科技大学包头医学院医学影像技术学院内蒙古包头014060

2019年新型冠状病毒肺炎(COVID-19)大流行疾病正在全球范围内蔓延。X射线和计算机断层扫描(CT)影像技术,在抗击全球COVID-19的斗争中起着至关重要的作用,而最近出现的人工智能(AI)技术可以高效辅助当前COVID-19的大规模影像筛查和诊断... 详细信息

2019年新型冠状病毒肺炎(COVID-19)大流行疾病正在全球范围内蔓延。X射线和计算机断层扫描(CT)影像技术,在抗击全球COVID-19的斗争中起着至关重要的作用,而最近出现的人工智能(AI)技术可以高效辅助当前COVID-19的大规模影像筛查和诊断。主要介绍AI技术在COVID-19诊断中的研究价值和意义。介绍用于COVID-19的智能成像平台;总结了一些应用于COVID-19的X射线和CT图像分割、诊断和严重性评估的机器学习方法;讨论了几个未解决的问题和挑战。

关键词：新型冠状病毒肺炎人工智能图像分割诊断

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基于概念格的云推理分类预测算法研究

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控制工程 2020年第11期27卷 1892-1900页

作者：徐立白金牛孟海东内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术系内蒙古包头014040 内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

针对传统云推理模型在推理过程中需要依靠专家经验确定"软与"算法的程度调节参数,在处理大数据集时需要建立大量规则以保证准确率等问题,提出采用概念格改进云推理模型。通过云发生器对数据进行云化处理,转化为可用不确定语... 详细信息

针对传统云推理模型在推理过程中需要依靠专家经验确定"软与"算法的程度调节参数,在处理大数据集时需要建立大量规则以保证准确率等问题,提出采用概念格改进云推理模型。通过云发生器对数据进行云化处理,转化为可用不确定语言描述的定性概念,作为概念格所需的形式背景;分别构造属性概念格和决策概念格,挖掘数据集中的规则,使局部规则覆盖全局规则,解决传统云推理构建规则数量过多的问题,并代替传统的"软与"算法;采用概念格提取不确定性规则,作为云推理的规则前件,构建概念格云推理模型。实验使用UCI和实际工程数据集进行算法仿真和应用分析。实验结果表明改进的云推理模型提高了算法的时效性,且保证了算法的准确性。

关键词：数据挖掘概念格云模型规则提取概念格云推理模型

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基于特殊时期下线上教学和教学资源建设实践研究——以内蒙古科技大学包头医学院计算机基础课为例

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数字化用户 2022年第31期28卷 248-250页

作者：郭静霞李慧萍吴燕宫杰内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术学院　内蒙古　包头　014040 内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术学院　内蒙古　包头　014040 内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术学院　内蒙古　包头　014040 内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术学院　内蒙古　包头　014040

近年来，病毒的肆虐蔓延使得高校本科教学模式发生了改变，探索特殊时期防控期间以及追踪特殊时期后高校教学资源的建设在高校教育教学研究中具有重要的意义。在此背景下，通过深入教学实践研究，建立高校计算机基础课程线上线下教学资... 详细信息

近年来，病毒的肆虐蔓延使得高校本科教学模式发生了改变，探索特殊时期防控期间以及追踪特殊时期后高校教学资源的建设在高校教育教学研究中具有重要的意义。在此背景下，通过深入教学实践研究，建立高校计算机基础课程线上线下教学资源，以解决突发状况后的高校计算机基础课程的教学，同时建立一套教学内容和教学手段适应“互联网+教育”时代需求，进而满足不同时期、不同群体的需求，为培养大学生的开拓创新能力，探索新的计算机基础课程的教学模式奠定基础。

关键词：网络教学平台无纸化考试教学资源 MOOC

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基于改进残差和注意力的CT肺癌辅助诊断

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传感器与微系统 2024年第9期43卷 30-34页

作者：谷宇迟靖千张宝华杨立东李建军唐思源内蒙古科技大学数智产业学院内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室内蒙古包头014010 内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术学院内蒙古包头014040

为了提高结节检测和肺癌诊断的性能,本文提出一种改进的卷积神经网络(CNN)模型用于这2个步骤的结节特征提取。该模型以一种改进U-Net网络作为基础网络,并引入了ResNeXt模块和注意力机制,在保持模型复杂度的同时,提高网络学习多种形状和... 详细信息

为了提高结节检测和肺癌诊断的性能,本文提出一种改进的卷积神经网络(CNN)模型用于这2个步骤的结节特征提取。该模型以一种改进U-Net网络作为基础网络,并引入了ResNeXt模块和注意力机制,在保持模型复杂度的同时,提高网络学习多种形状和大小的结节特征的能力。实验结果表明:该模型在DSB数据集上表现良好,结节检测的灵敏度和特异性分别达到了99.15%和99.99%,肺癌诊断的准确率和AUC值分别达到了80.43%和0.86。可见,本文方法对于多种多样的结节特征具有高度敏感性,具有一定的临床价值。

关键词：肺结节辅助检测肺癌辅助诊断 CT图像卷积神经网络 ResNeXt模块注意力机制

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基于CT图像的肺结节检测与识别

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中国医学物理学杂志 2019年第7期36卷 800-807页

作者：唐思源刘燕茹杨敏徐瑞英内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术系内蒙古包头014040 内蒙古科技大学包头医学院医学技术系内蒙古包头014040

目的:将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来。方法:首先,将DICOM格式的医学图像转换成JPG图像后,应用区域生长法分割出肺实质区域,去掉肺区外的干扰信息。然后,利用多尺度高斯滤波器增强图像后,应用模糊C均值聚类算法提... 详细信息

目的:将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来。方法:首先,将DICOM格式的医学图像转换成JPG图像后,应用区域生长法分割出肺实质区域,去掉肺区外的干扰信息。然后,利用多尺度高斯滤波器增强图像后,应用模糊C均值聚类算法提取肺结节感兴趣区域。最后,对肺结节特征进行提取及归一化处理,应用支持向量机分类器识别并标记出肺结节。结果:在随机抽取的120例图像中,检测肺结节的准确率达到92.3%,分类识别肺结节的准确率达到95.6%。实验结果表明,本文方法有效地排除了交叉状和条形状血管等干扰,实现了肺结节的精确检测和识别。结论:本方法在保证检测和识别出正确结节的前提下,降低了误判率,算法也得到了较好的收敛。

关键词：肺结节 CT图像区域生长法多尺度高斯滤波器模糊C均值聚类算法支持向量机分类器

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基于改进Canny算子的医学图像分割研究

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计算机与数字工程 2023年第2期51卷 456-461页

作者：徐立武家敏杨洋王宇晨刘亮内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术学院包头014040

为了提升传统Canny算子在医学图像分割中的准确性和有效性,解决图像分割后目标边缘特征点连续性差,难以形成闭合区域等问题,论文结合医学图像特点,提出一种多尺度滤波融合图像特征,结合形态学方法进行图像增强的改进Canny算子边缘检测... 详细信息

为了提升传统Canny算子在医学图像分割中的准确性和有效性,解决图像分割后目标边缘特征点连续性差,难以形成闭合区域等问题,论文结合医学图像特点,提出一种多尺度滤波融合图像特征,结合形态学方法进行图像增强的改进Canny算子边缘检测医学图像分割算法,以实现医学图像的有效分割。实验结果表明,论文提出的方法可以准确地实现细胞显微图像和乳腺钼靶X线图像的目标分割,特别是对复杂细节区域的细碎边缘特征,可以得到较好的分割效果。

关键词： Canny算子形态学图像增强多尺度滤波医学图像分割

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