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自动化学报 2020年第3期46卷 549-561页

作者：左国玉徐兆坤卢佳豪龚道雄北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对上肢康复训练系统中训练评估方法核心的动作识别问题,提出一种面向Brunnstrom 4~5期患者上肢康复训练动作的SODDAG-SVM(Structure-optimized decision directed acyclic graph-support vector machine)多分类识别方法.首先将多分类问题分解成一组二分类问题,并使用支持向量机构建各二分类器,分别采用遗传算法和特征子集区分度准则对各二分类器的核函数参数及特征子集进行优化.然后使用类对的SVM二分类器泛化误差来衡量每个类对的易被分离程度,并由其建立类对泛化误差上三角矩阵.最后由根节点开始,依次根据各节点的泛化误差矩阵,通过选择其中最易被分离类对的SVM分类器构成该节点的方式,来构建SODDAG-SVM多分类器结构.当待预测的实例较少时,直接构建实例经过的SODDAG-SVM部分结构并对实例进行预测;当待预测的实例较多时,先构建完整的SODDAG-SVM结构,再代入所有实例进行预测.通过人体传感技术获得Brunnstrom 4~5阶段上肢康复训练的常用动作样本集,进行SODDAG-SVM动作识别实验,准确率达到了95.49%,结果均优于常规的决策有向无环图(Decision directed acyceic graph,DDAG)和MaxWins方法,实验表明本文方法能有效地提高上肢康复训练动作识别的准确率.

关键词：上肢康复训练动作识别 SODDAG-SVM 多分类器二分类器

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骨性Ⅱ类高角错[牙合]患者术前正畸下前牙去代偿效果及牙槽骨改建分析

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北京大学学报（医学版） 2023年第1期55卷 62-69页

作者：付玉胡鑫浓崔圣洁施捷北京大学口腔医学院·口腔医院第四门诊部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口腔数字医学北京市重点实验室国家卫生健康委员会口腔医学计算机应用工程技术研究中心国家药品监督管理局口腔生物材料重点实验室北京100081 北京大学口腔医学院·口腔医院正畸科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口腔数字医学北京市重点实验室国家卫生健康委员会口腔医学计算机应用工程技术研究中心国家药品监督管理局口腔生物材料重点实验室北京100081

目的:应用头颅侧位片和锥形束计算机体层摄影术(cone-beam computed tomography,CBCT)评价骨性Ⅱ类高角错[牙合]患者术前正畸的下前牙去代偿效果和牙槽骨改建情况。方法:从2017年1月至2022年8月在北京大学口腔医院完成术前正畸及正颌手... 详细信息

目的:应用头颅侧位片和锥形束计算机体层摄影术(cone-beam computed tomography,CBCT)评价骨性Ⅱ类高角错[牙合]患者术前正畸的下前牙去代偿效果和牙槽骨改建情况。方法:从2017年1月至2022年8月在北京大学口腔医院完成术前正畸及正颌手术的骨性Ⅱ类高角错[牙合]患者中,筛选出30例术前正畸前后拍摄了头颅侧位片和CBCT的患者。测量术前正畸前后与下前牙角度及线距相关的头影测量项目,包括:下中切牙(L1)长轴-眶耳平面角(L1-Frankfort horizontal plane angle,L1-FH)、L1长轴-下颌平面角(L1-mandibular plane angle,L1-MP)、L1长轴-鼻根点-下齿槽座点连线交角(L1-nasion-supramental angle,L1-NB)、L1切缘到鼻根点-下齿槽座点连线的垂直距离(L1-NB线距)等。利用CBCT测量并评估术前正畸前后下前牙唇/舌侧骨开裂长度(d-La/d-Li)及骨开裂/骨开窗发生情况的变化。采用Pearson相关性分析,评价L1的d-Li变化量与年龄、术前正畸疗程及治疗前头影测量项目之间的相关性,筛选出与术前正畸牙周风险相关的因素。结果:经过术前正畸治疗,L1-FH、L1-MP、L1-NB、L1-NB线距分别变化了11.56°±5.62°、-11.13°±5.53°、-11.57°±5.43°、(-4.99±1.89)mm,差异均具有统计学意义(P<0.05)。180个测量牙位中,45个术前正畸前(T0)唇侧存在骨开裂/骨开窗,而术前正畸后(T1)不再骨开裂/骨开窗;142个T0时舌侧不存在骨开裂/骨开窗,而T1时出现了骨开裂/骨开窗。术前正畸后下侧切牙(L2)、下尖牙(L3)及下前牙(L1+L2+L3)的d-La分别减小了(0.95±2.22)mm、(1.20±3.23)mm及(0.68±2.50)mm,且差异均具有统计学意义(P<0.05);术前正畸后L1、L2、L3及L1+L2+L3的d-Li分别增加了(4.43±1.94)mm、(4.53±2.35)mm、(3.19±2.80)mm及(4.05±2.46)mm,差异均具有统计学意义(P<0.05)。L1的d-Li变化量与治疗前的L1-FH值成正相关(r=0.373,P=0.042)。结论:骨性Ⅱ类高角错[牙合]患者在减数双侧下颌第一前磨牙后经过完善的术前正畸可以实现较为理想的下前牙去代偿效果,但下前牙舌侧牙周风险升高。这种风险可能与治疗前下前牙相对眶耳平面的唇倾程度相关,在进行正畸-正颌联合治疗设计时应重点关注。

关键词：骨性Ⅱ类错[牙合] 锥形束计算机体层摄影术骨开裂骨开窗

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多尺度目标检测的深度学习研究综述

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软件学报 2021年第4期32卷 1201-1227页

作者：陈科圻朱志亮邓小明马翠霞王宏安中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 人机交互北京市重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 华东交通大学软件学院江西南昌330013

目标检测一直以来都是计算机视觉领域的研究热点之一,其任务是返回给定图像中的单个或多个特定目标的类别与矩形包围框坐标.随着神经网络研究的飞速进展,R-CNN检测器的诞生标志着目标检测正式进入深度学习时代,速度和精度相较于传统算... 详细信息

目标检测一直以来都是计算机视觉领域的研究热点之一,其任务是返回给定图像中的单个或多个特定目标的类别与矩形包围框坐标.随着神经网络研究的飞速进展,R-CNN检测器的诞生标志着目标检测正式进入深度学习时代,速度和精度相较于传统算法均有了极大的提升.但是,目标检测的尺度问题对于深度学习算法而言也始终是一个难题,即检测器对于尺度极大或极小目标的检测精度会显著下降,因此,近年来有不少学者在研究如何才能更好地实现多尺度目标检测.虽然已有一系列的综述文章从算法流程、网络结构、训练方式和数据集等方面对基于深度学习的目标检测算法进行了总结与分析,但对多尺度目标检测的归纳和整理却鲜有人涉足.因此,首先对基于深度学习的目标检测的两个主要算法流派的奠基过程进行了回顾,包括以R-CNN系列为代表的两阶段算法和以YOLO、SSD为代表的一阶段算法;然后,以多尺度目标检测的实现为核心,重点诠释了图像金字塔、构建网络内的特征金字塔等典型策略;最后,对多尺度目标检测的现状进行总结,并针对未来的研究方向进行展望.

关键词：目标检测深度学习尺度问题多尺度特征

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基于WTFMC 算法的递归模糊神经网络结构设计

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自动化学报 2020年第11期46卷 2367-2378页

作者：乔俊飞丁海旭李文静北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对递归模糊神经网络(Recurrent fuzzy neural network,RFNN)的递归量难以自适应的问题,提出一种基于小波变换–模糊马尔科夫链(Wavelet transform fuzzy Markov chain,WTFMC)算法的RFNN模型.首先,在时间维度上记录隐含层神经元的模糊... 详细信息

针对递归模糊神经网络(Recurrent fuzzy neural network,RFNN)的递归量难以自适应的问题,提出一种基于小波变换–模糊马尔科夫链(Wavelet transform fuzzy Markov chain,WTFMC)算法的RFNN模型.首先,在时间维度上记录隐含层神经元的模糊隶属度,并采用小波变换将该时间序列进行分解,通过模糊马尔科夫链对子序列的未来时段进行预测,之后将各预测量合并后代入递归函数中得到具有自适应性的递归量.其次,利用梯度下降算法更新RFNN的参数来保证神经网络的精度.最后,通过非线性系统建模中几个基准问题和实际污水处理中关键水质参数的预测实验,证明了该神经网络模型的可行性和有效性.

关键词：递归模糊神经网络小波变换模糊马尔科夫链动态建模污水处理

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一种改进的在线自适应模块化神经网络

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控制与决策 2020年第7期35卷 1597-1605页

作者：郭鑫李文静乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对在线模块化神经网络难以实时有效划分样本空间,提出一种改进的在线自适应模块化神经网络.首先,基于距离与密度实时更新样本局部密度及RBF神经元中心,实现样本空间在线划分;然后,将子网络模块数根据划分样本空间的个数进行自适应增减... 详细信息

针对在线模块化神经网络难以实时有效划分样本空间,提出一种改进的在线自适应模块化神经网络.首先,基于距离与密度实时更新样本局部密度及RBF神经元中心,实现样本空间在线划分;然后,将子网络模块数根据划分样本空间的个数进行自适应增减,每个子网络模块对属于对应样本空间的样本进行学习;最后,集成模块对子网络模块的输出结果进行集成,输出最终结果.针对在线梯度下降法要求样本有足够的随机性问题,提出一种具有固定记忆的在线梯度下降法对网络进行在线学习.通过对典型非线性时变系统及污水处理过程中出水氨氮浓度进行预测,验证了该模块化神经网络能够实时有效地更新RBF神经元中心,并减少学习过程中子网络模块不必要的增减,且网络结构更加简洁,能够准确预测不同的时变系统.

关键词：自适应模块化神经网络局部密度固定记忆在线梯度下降时变系统

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下颌牙龈鳞状细胞癌患者预后的影响因素

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北京大学学报（医学版） 2023年第4期55卷 702-707页

作者：卢汉张建运杨榕徐乐李庆祥郭玉兴郭传瑸北京大学口腔医学院·口腔医院口腔颌面外科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口腔数字医学北京市重点实验室国家卫生健康委员会口腔医学计算机应用工程技术研究中心国家药品监督管理局口腔生物材料重点实验室北京100081 北京大学口腔医学院·口腔医院病理科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口腔数字医学北京市重点实验室国家卫生健康委员会口腔医学计算机应用工程技术研究中心国家药品监督管理局口腔生物材料重点实验室北京100081

目的:分析影响下颌牙龈鳞状细胞癌(lower gingival squamous cell carcinoma,LGSCC)局部复发和生存的因素,以及不同骨侵犯深度是否是LGSCC的独立预后因素。方法:回顾性分析2013年6月至2015年12月于北京大学口腔医院住院治疗的初诊为LGSC... 详细信息

目的:分析影响下颌牙龈鳞状细胞癌(lower gingival squamous cell carcinoma,LGSCC)局部复发和生存的因素,以及不同骨侵犯深度是否是LGSCC的独立预后因素。方法:回顾性分析2013年6月至2015年12月于北京大学口腔医院住院治疗的初诊为LGSCC的患者104例,所有患者随访3年以上。通过术前影像资料(螺旋CT和曲面体层片)评判骨侵犯程度,分为未侵犯、侵犯骨皮质、侵犯骨髓腔及侵犯下颌管。按照肿瘤中心位置分为下颌骨前段(颏孔前区)和下颌骨后段(颏孔后区)侵犯两类。不同侵犯深度组间比较采用Mann-Whitney U秩和检验,P<0.05为差异有统计学意义。应用Kaplan-Meier生存分析法绘制生存曲线,运用COX回归探讨LGSCC预后影响因素的风险比及其95%可信区间(CI)。结果:随访结果显示,104例LGSCC患者术后1年、3年和5年生存率分别为91%、84%,82%。本组有34例(32.7%)发生颈部淋巴结转移,下颌骨前段和后段颈部淋巴结转移率分别为12.5%(2/16)和36.4%(32/88)。单因素和多因素COX分析显示,N分期和局部复发是影响预后的独立因素(P<0.05)。结论:下颌骨侵犯程度越严重,下颌牙龈癌患者预后越差;N分期和局部复发是下颌牙龈癌的预后风险因素。颈部淋巴结转移与肿瘤原发部位相关,原发部位位于下颌骨后段的LGSCC可在疾病早期发生颈部淋巴结转移,应采取更积极的颈部淋巴结清扫策略。

关键词：牙龈肿瘤鳞状细胞癌下颌骨肿瘤浸润预后

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基于深度学习的机器人最优抓取姿态检测方法

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仪器仪表学报 2020年第5期41卷 108-117页

作者：李秀智李家豪张祥银彭小彬北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

服务型机器人在抓取任务中面临的是非结构化的场景。由于物体放置方式的不固定以及其形状的不规则,难以准确计算出机器人的抓取姿态。针对此问题,提出一种双网络架构的机器人最优抓取姿态检测算法。首先,改进了YOLO V3目标检测模型,提... 详细信息

服务型机器人在抓取任务中面临的是非结构化的场景。由于物体放置方式的不固定以及其形状的不规则,难以准确计算出机器人的抓取姿态。针对此问题,提出一种双网络架构的机器人最优抓取姿态检测算法。首先,改进了YOLO V3目标检测模型,提升了模型的检测速度与小目标物体的识别性能;其次,利用卷积神经网络设计了多目标抓取检测网络,生成图像中目标物体的抓取区域。为了计算机器人的最优抓取姿态,建立了IOU区域评估算法,筛选出目标物体的最优抓取区域。实验结果表明,改进后的YOLO V3目标检测精度达到91%,多目标抓取检测精度达到86%,机器人最优抓取姿态检测精度达到90%以上。综上所述,所提方法能够高效、精确地计算出目标物体的最优抓取区域,满足抓取任务的要求。

关键词：深度学习目标检测抓取检测机器人最优抓取

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单点缺陷氧化石墨烯电子结构与光学特性的第一性原理研究

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无机材料学报 2020年第10期35卷 1117-1122页

作者：林启民崔建功颜鑫袁学光陈小瑜芦启超罗彦彬黄雪张霞任晓敏北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室北京100876 中北大学电子测试技术重点实验室太原030051 北京市计算中心北京100094

本研究采用基于密度泛函理论的第一性原理方法,在局域密度近似和广义梯度近似下,研究了单点缺陷下不同结构氧化石墨烯的电子结构和光学特性。研究结果表明:文中四种构型的氧化石墨烯为力学稳定结构,其中包含不饱和氧原子的氧化石墨烯结... 详细信息

本研究采用基于密度泛函理论的第一性原理方法,在局域密度近似和广义梯度近似下,研究了单点缺陷下不同结构氧化石墨烯的电子结构和光学特性。研究结果表明:文中四种构型的氧化石墨烯为力学稳定结构,其中包含不饱和氧原子的氧化石墨烯结构在水裂解及制氢中具有重要应用潜力。能带及分波态密度计算结果表明,包含不饱和氧原子的构型为间接带隙半导体,其余构型均为直接带隙半导体,且掺杂类型和带隙值随结构不同而改变。氧化石墨烯的光学吸收表现为各向异性,且在垂直于平面方向上的吸收边蓝移到近紫外可见光区。包含sp3杂化形式的结构光学吸收系数比包含sp2杂化的结构高,说明碳氧双键和悬挂键的存在对吸收光谱有重要影响。

关键词：第一性原理氧化石墨烯光学性质能带吸收系数

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口腔鳞状细胞癌患者修复重建术后感染的病原学特征及感染风险预测模型的构建

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北京大学学报（医学版） 2022年第1期54卷 68-76页

作者：苏俊琪宋扬谢尚北京大学口腔医学院·口腔医院检验科国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔数字化医疗技术和材料国家工程实验室口腔数字医学北京市重点实验室国家卫生健康委员会口腔医学计算机应用工程技术研究中心国家药品监督管理局口腔生物材料重点实验室北京100081 北京大学口腔医学院·口腔医院口腔颌面外科国家口腔医学中心国家口腔疾病临床医学研究中心口腔数字化医疗技术和材料国家工程实验室口腔数字医学北京市重点实验室国家卫生健康委员会口腔医学计算机应用工程技术研究中心国家药品监督管理局口腔生物材料重点实验室北京100081

目的:旨在发现行根治性肿瘤切除、颈淋巴结清扫并游离皮瓣修复重建术的原发性口腔鳞状细胞癌患者术后感染的病原学特征,并构建感染风险预测模型。方法:选取2018年1月至2020年12月在北京大学口腔医院行根治性肿瘤切除并游离皮瓣修复重建... 详细信息

目的:旨在发现行根治性肿瘤切除、颈淋巴结清扫并游离皮瓣修复重建术的原发性口腔鳞状细胞癌患者术后感染的病原学特征,并构建感染风险预测模型。方法:选取2018年1月至2020年12月在北京大学口腔医院行根治性肿瘤切除并游离皮瓣修复重建术的口腔鳞状细胞癌患者1596例为研究对象,按照患者术后感染发生情况分为感染组(n=154)和未感染组(n=1442),分析感染组患者的病原菌特征。以患者是否发生术后感染作为结果变量,采用单因素和多因素Logistic回归分析来确定术后感染的相关因素,并用于构建感染风险预测模型,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的预测效能。结果:1596例口腔鳞状细胞癌患者行修复重建术后发生感染154例,感染率为9.65%,感染部位以手术切口和呼吸道为主;共培养分离病原菌268株,其中革兰阴性菌240株,占89.55%,以铜绿假单胞菌(Pseudomonas aeruginosa)和肺炎克雷伯菌(Klebsiella pneumoniae)为主;革兰阳性菌23株,占8.58%,以粪肠球菌(Enterococcus faecalis)和金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus)为主;真菌5株,占1.87%。分离出的铜绿假单胞菌对亚胺培南和美罗培南的耐药率较高,对环丙沙星等比较敏感;分离出的金黄色葡萄球菌对红霉素和克林霉素耐药率较高,对万古霉素敏感。N分期≥1、美国麻醉医师协会(American Society of Anesthesiologists,ASA)分级≥Ⅱ级、气管切开、住院天数>13 d是患者术后感染的独立危险因素(P<0.05),据此构建感染风险预测模型的表达式为:预测概率值P=1/(1+e^(-a)),a=-0.803+0.674×(N分期≥1)+0.518×(ASA分级≥Ⅱ级)+0.918×(气管切开)+1.581×(住院天数>13 d),Hosmer-Lemeshowχ^(2)=10.647,P=0.223,提示模型的拟合度较好。模型预测患者术后感染的ROC曲线下面积为0.818,95%CI为0.789~0.846。结论:口腔鳞状细胞癌修复重建术后感染发生率较高,主要致病菌为革兰阴性菌。多因素Logistic回归分析构建的感染预测模型可以有效预测口腔鳞状细胞癌修复重建术后感染的发生,使临床能够有针对性地采取监测和干预措施,合理使用抗菌药物,有利于预防和减少术后感染。

关键词：鳞状细胞癌口腔外科手术病原体抗药性,细菌危险因素

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基于特征归因重要度评价的卷积网络剪枝

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中国科学：信息科学 2021年第1期51卷 13-26页

作者：张彪杨朋波桑基韬于剑北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044

近几年,深度模型在诸多任务中取得了巨大成功,但是深度模型需要大量的存储和计算资源实现精确决策,研究者为了将深度模型应用到资源受限的终端设备中,设计了模型压缩的优化策略来降低模型占存和计算量.本文基于剪枝压缩框架,从卷积核重... 详细信息

近几年,深度模型在诸多任务中取得了巨大成功,但是深度模型需要大量的存储和计算资源实现精确决策,研究者为了将深度模型应用到资源受限的终端设备中,设计了模型压缩的优化策略来降低模型占存和计算量.本文基于剪枝压缩框架,从卷积核重要度评价的角度提出了两种模型剪枝算法.(1)由于每个卷积核都可以学习到其独有特征信息,因此本文提出了一种归因评价机制用于评价卷积核所学特征与因果特征的相关度,将模型中与因果特征相关度较低的卷积核进行裁剪,以实现模型压缩的目的,同时也能够保留原模型的归因特征,称此算法为归因剪枝.(2)第2种剪枝算法基于迭代优化剪枝框架,采用卷积通道和梯度中正相关特征评价相应卷积核重要度,以便于提高剪枝冗余卷积核的精准度,称为Taylor-guided剪枝算法.本文在VGGNet和ResNet两种网络架构上进行实验验证,结果表明:归因剪枝算法可以极大地保留原模型的归因特征;并且两种剪枝算法能够取得比当前主流剪枝算法更优异的压缩效果.

关键词：深度学习网络剪枝归因压缩 Taylor展开

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