检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与应用 2021年第1期11卷 143-155页

作者：陈辰苗军齐洪钢刘艳郭志军刘海涛北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京中国科学院大学计算机科学与技术学院北京华北石油管理局总医院河北任丘

肺结节的早期筛查对肺癌的预防和治疗具有重要的意义。采用计算机断层扫描(CT)可以提高肺癌早期筛查中肺结节的检出率,是目前最为安全有效的肺癌筛查方式之一。随着CT数据日益增长,使用计算机辅助诊断(CAD)系统可以极大减少放射科医生... 详细信息

肺结节的早期筛查对肺癌的预防和治疗具有重要的意义。采用计算机断层扫描(CT)可以提高肺癌早期筛查中肺结节的检出率,是目前最为安全有效的肺癌筛查方式之一。随着CT数据日益增长,使用计算机辅助诊断(CAD)系统可以极大减少放射科医生的工作量以及降低漏检率。结合近年来肺结节检测的相关文献,对该领域的研究进展进行了综述。首先介绍了目前广泛应用的胸部CT数据集以及肺结节检测相关的评价指标。然后介绍并分析了肺结节检测框架中一些有效的方法,包括肺实质分割、候选结节检测以及假阳性剔除。最后,讨论了该领域存在的挑战以及未来发展的方向,为今后该领域的研究人员提供参考。

关键词：肺结节检测分割假阳性剔除

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口腔材料与口腔数字化技术

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口腔材料器械杂志 2023年第3期32卷 153-157页

作者：王勇北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学数字化研究中心口腔修复教研室国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心国家卫生健康委口腔医学计算机应用工程技术研究中心口腔数字医学北京市重点实验室北京100081

口腔临床数字化技术日益成熟和普及,对口腔临床诊疗的质量、效率提供了有益支撑,一定程度地降低对临床经验的依赖,可为年轻医生的快速成长提供技术支撑和帮助,助力我国基层口腔诊疗的技术同质化。与此同时,数字化技术辅助下的口腔椅旁... 详细信息

口腔临床数字化技术日益成熟和普及,对口腔临床诊疗的质量、效率提供了有益支撑,一定程度地降低对临床经验的依赖,可为年轻医生的快速成长提供技术支撑和帮助,助力我国基层口腔诊疗的技术同质化。与此同时,数字化技术辅助下的口腔椅旁诊疗也逐渐成为可能,可减少患者就诊次数,提供更友好的诊疗体验^([1])。随着数字化技术与口腔医学的深入结合,基于数控切削和3D打印技术制作各类口腔假体及辅助治疗装置,已成为口腔医学数字化技术的重要应用领域,应运而生的各种新型“口腔数字化材料”也备受口腔医生关注,成为口腔材料学的重要发展方向之一。

关键词：口腔材料数字化技术数控切削 3D打印

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基于高通量测序的2型糖尿病易感基因靶向测序panel设计及临床应用

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中国糖尿病杂志 2019年第2期27卷 91-97页

作者：李春瑞邢玉华裴智勇刘满姣陈禹保北京市科学技术研究院北京市计算中心北京市基因测序与功能分析工程技术研究中心云计算关键技术与应用北京市重点实验室 100094

目的利用高通量测序(NGS)和多重PCR技术设计基于扩增子的靶向测序panel,对T2DM易感基因进行测序,并评估其与T2DM患者临床特征的关系。方法通过Illumina测序平台,设计多重PCR扩增的靶向测序panel,对16个T2DM易感基因21个SNP位点进行测序... 详细信息

目的利用高通量测序(NGS)和多重PCR技术设计基于扩增子的靶向测序panel,对T2DM易感基因进行测序,并评估其与T2DM患者临床特征的关系。方法通过Illumina测序平台,设计多重PCR扩增的靶向测序panel,对16个T2DM易感基因21个SNP位点进行测序。收集1043份确诊T2DM患者的外周血DNA样本进行检测。结果 PCR扩增子在不同样本之间的测序深度具有良好的可重复性,且不同扩增子测序数据分布具有高度一致性,除rs864745和rs712523外,测序深度达到1000×以上。18个SNP位点差异均有统计学意义(P<0. 05)。结论通过NGS技术,利用基于扩增子的靶向测序panel进行T2DM易感基因检测的可行性和实用性,验证了KCNQ1、CDKAL1、CDKN2B是T2DM发病的风险基因。

关键词：糖尿病,2型易感基因多重PCR 二代测序靶向测序panel 全基因组关联研究

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基于联合特征和XGBoost的活动语义识别方法

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计算机应用 2020年第11期40卷 3159-3165页

作者：郭茂祖张彬赵玲玲张昱北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室(北京建筑大学) 北京100044 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 深部岩土力学与地下工程国家重点实验室(中国矿业大学) 北京100083

针对以往活动语义识别研究单纯提取时间维度上的序列特征以及周期特征、缺乏对空间信息的深度挖掘等问题,提出一种基于联合特征和极限梯度提升(XGBoost)的活动语义识别方法。首先,挖掘时间信息中的活动周期性特征和空间信息中的经纬度特... 详细信息

针对以往活动语义识别研究单纯提取时间维度上的序列特征以及周期特征、缺乏对空间信息的深度挖掘等问题,提出一种基于联合特征和极限梯度提升(XGBoost)的活动语义识别方法。首先,挖掘时间信息中的活动周期性特征和空间信息中的经纬度特征;然后,使用经纬度信息通过具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)算法提取空间区域热度特征,将这些特征组成特征向量来刻画用户活动语义;最后,采用集成学习方法中的XGBoost算法建立活动语义识别模型。在FourSquare的两个公共签到数据集上,基于联合特征的模型比基于时间特征的模型在识别准确率上提高了28个百分点,与上下文感知混合(CAH)方法和时空活动偏好(STAP)方法对比,所提方法的识别准确率分别提高了30个百分点和5个百分点。实验结果表明所提方法与对比方法相比在活动语义识别问题上更加准确有效。

关键词：时空数据活动语义识别空间热度具有噪声的基于密度的聚类极限梯度提升算法

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基于注意力机制的显著性目标检测方法

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智能系统学报 2020年第5期15卷 956-963页

作者：王凯诚鲁华祥龚国良陈刚中国科学院半导体研究所北京100083 中国科学院大学未来技术学院北京100089 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心上海200031 半导体神经网络智能感知与计算技术北京市重点实验室北京100083

针对目前主流的基于全卷积神经网络的显著性目标检测方法,受限于卷积层感受野大小,低层特征缺少全局性的信息,而高层特征由于多次池化操作分辨率较低,无法准确地预测目标边缘等细节的问题,本文提出了基于注意力的显著性目标检测方法。在... 详细信息

针对目前主流的基于全卷积神经网络的显著性目标检测方法,受限于卷积层感受野大小,低层特征缺少全局性的信息,而高层特征由于多次池化操作分辨率较低,无法准确地预测目标边缘等细节的问题,本文提出了基于注意力的显著性目标检测方法。在ResNet-50网络中加入注意力精炼模块,利用训练样本的显著真值图对空间注意力进行有监督的学习,使得不同像素位置的相关性更准确。通过深度融合多尺度的特征,用低层特征优化高层特征,精修网络的预测结果使其更加准确。在DUT-OMRON和ECSSD数据集上的测试结果显示,本文方法能显著提升检测效果,F-measure和平均绝对误差都优于其他同类方法。

关键词：显著性目标检测深度学习全卷积神经网络视觉注意力多尺度特征图像处理人工智能计算机视觉

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基于样本输出与特征空间的概念漂移检测方法与应用

基于样本输出与特征空间的概念漂移检测方法与应用

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：孙子健乔俊飞汤健北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

概念漂移是工业过程中常见的工况变化问题,如何使基于历史数据离线构建的工业预测模型在概念漂移环境下保持良好的在线性能是具有实际意义的研究难点。针对真实工业中样本难测参数真值获取难度大的问题,本文提出一种综合样本输出与特征... 详细信息

概念漂移是工业过程中常见的工况变化问题,如何使基于历史数据离线构建的工业预测模型在概念漂移环境下保持良好的在线性能是具有实际意义的研究难点。针对真实工业中样本难测参数真值获取难度大的问题,本文提出一种综合样本输出与特征空间的概念漂移检测方法,在少量真值标注情况下依据检测结果实现模型主动更新。首先,采用PCA识别新样本在特征空间中的漂移可能性;然后,基于时间差分思想对可能漂移的样本进行真值估计;接着,采用基于Page-Hinkley序列检测的改进方法在输出空间中对新样本的漂移情况确认;最后,采用上述步骤中得到的新概念样本对模型更新以提高其面对漂移样本的预测精度。本文基于合成、基准和真实工业过程数据集的仿真结果表明所提方法可在加强模型漂移适应性的同时有效缩减样本标注成本。

关键词：概念漂移检测数据驱动建模工业过程弱监督学习

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污水处理脱氮过程自适应模糊滑模控制

污水处理脱氮过程自适应模糊滑模控制

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：韩红桂王童伍小龙乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对污水处理生物脱氮过程的非线性时变动态特性,文中提出一种自适应模糊滑动模态控制(AF-SMC)方法。首先基于模糊集和滑模控制理论,建立了适用于污水处理过程的自适应模糊滑模控制框架。其次根据滑模流型参数对系统的动态影响,设计了... 详细信息

针对污水处理生物脱氮过程的非线性时变动态特性,文中提出一种自适应模糊滑动模态控制(AF-SMC)方法。首先基于模糊集和滑模控制理论,建立了适用于污水处理过程的自适应模糊滑模控制框架。其次根据滑模流型参数对系统的动态影响,设计了基于实时状态的模糊参数调整方法。最后依据Lyapunov理论证明了控制方法的稳定性。基于国际标准平台BSM的测试结果验证了方法的优势和应用价值。

关键词：污水处理过程自适应控制模糊控制滑模控制

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基于低秩双线性卷积神经网络的手机型号识别方法

基于低秩双线性卷积神经网络的手机型号识别方法

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：韩红桂甄琪杜永萍乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对废旧手机回收过程中手机型号难以精确识别的问题,文中提出一种基于低秩双线性卷积神经网络的图像识别方法。首先,建立基于双线性卷积神经网络(Bilinear-Convolutional Neural Network, B-CNN)的特征提取模型,自适应提取细粒度图像... 详细信息

针对废旧手机回收过程中手机型号难以精确识别的问题,文中提出一种基于低秩双线性卷积神经网络的图像识别方法。首先,建立基于双线性卷积神经网络(Bilinear-Convolutional Neural Network, B-CNN)的特征提取模型,自适应提取细粒度图像中的局部特征并将其与全局位置特征融合。其次,设计一种基于中心距离和交叉熵的联合损失函数,降低模型学习过程中的类内特征距离。最后,引入基于低秩分解的卷积网络参数降维方法,消除双线性卷积核中的冗余特征并减少过拟合。将文中方法应用于废旧手机回收过程中的型号识别,实验结果表明该方法能够向分类网络提供更丰富的局部细节,具有较好的准确性。

关键词：卷积神经网络低秩分解联合损失细粒度图像识别

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基于模块化神经网络的城市固废焚烧过程氮氧化物软测量

基于模块化神经网络的城市固废焚烧过程氮氧化物软测量

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：段滈杉乔俊飞蒙西汤健北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

城市固体废物焚烧是当前固废处理的主要技术之一,对MSWI中产生的有毒气体——氮氧化物(NOx)的实时检测能有效控制NOx的排放。工业现场中采用高精密仪器—烟气排放连续监测系统对烟气排放中的NOx浓度进行检测,测量结果受环境影响较大,且... 详细信息

城市固体废物焚烧是当前固废处理的主要技术之一,对MSWI中产生的有毒气体——氮氧化物(NOx)的实时检测能有效控制NOx的排放。工业现场中采用高精密仪器—烟气排放连续监测系统对烟气排放中的NOx浓度进行检测,测量结果受环境影响较大,且设备维护成本高。针对上述问题,文中提出了一种基于模块化神经网络的MSWI过程NOx软测量方法。首先,利用模糊c-均值算法进行任务分解,将任务分解成不同的子任务;其次,针对不同的子任务,采用径向基函数神经网络分别设计软测量子模型,建立特征变量与NOx间的非线性关系;最后通过级联神经网络对子网络输出进行集成。采用基准实验和某MSWI厂实际数据验证了提出方法的有效性。

关键词：城市固废焚烧氮氧化物软测量模块化神经网络

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基于GM-RBF神经网络的污水环境预测

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控制工程 2019年第9期26卷 1728-1732页

作者：杨壮武利乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对测量污水环境水参数化学需氧量(COD)难于测量的问题,提出了基于径向基网络的灰度理论预测模型(GM-RBF),对化学需氧量进行预测。利用灰度理论能对系统行为的发展变化进行预测的特点,结合径向基神经网络的高精度逼近能力,提高了预测... 详细信息

针对测量污水环境水参数化学需氧量(COD)难于测量的问题,提出了基于径向基网络的灰度理论预测模型(GM-RBF),对化学需氧量进行预测。利用灰度理论能对系统行为的发展变化进行预测的特点,结合径向基神经网络的高精度逼近能力,提高了预测模型的精度。研究了对污水处理过程关键水质参数的建模预测,实验证明该模型能以较高精度对COD进行预测,预测值最接近真实值,提供了可靠的COD参数值。

关键词：化学需氧量灰度预测 RBF神经网络软测量

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