检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（理学版） 2021年第4期59卷 900-908页

作者：李晓峰李东王妍玮黑龙江外国语学院信息工程系哈尔滨150025 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 普度大学机械工程系美国印第安纳州西拉法叶市IN47906

为提高医学超声图像在临床诊断的效果,需先对图像进行优化检测和识别,提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法.首先,通过对原始医学超声图像进行自动标注,构建医学超声图像灰度分布矩阵,利用分布矩阵完成医学超声图... 详细信息

为提高医学超声图像在临床诊断的效果,需先对图像进行优化检测和识别,提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法.首先,通过对原始医学超声图像进行自动标注,构建医学超声图像灰度分布矩阵,利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割;其次,构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型,提取多尺度图像边缘特征;再次,构建深度残差网络结构,采用深度残差学习算法进行超声图像的底层图像信息融合;最后,对融合后的边缘图像数据进行多尺度边缘检测.实验结果表明,该算法的图像分割精度高,特征提取准确率达80%以上,图像边界中间断区检测效果较好,边缘点查全性较高,算法检测耗时短、收敛性强.

关键词：深度残差网络医学超声图像多尺度边缘检测

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基于显著图的弱监督实时目标检测

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自动化学报 2020年第2期46卷 242-255页

作者：李阳王璞刘扬刘国军王春宇刘晓燕郭茂祖哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 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重点实验室北京100044

深度卷积神经网络(Deep convolutional neural network,DCNN)在目标检测任务上使用目标的全标注来训练网络参数,其检测准确率也得到了大幅度的提升.然而,获取目标的边界框(Bounding-box)标注是一项耗时且代价高的工作.此外,目标检测的... 详细信息

深度卷积神经网络(Deep convolutional neural network,DCNN)在目标检测任务上使用目标的全标注来训练网络参数,其检测准确率也得到了大幅度的提升.然而,获取目标的边界框(Bounding-box)标注是一项耗时且代价高的工作.此外,目标检测的实时性是制约其实用性的另一个重要问题.为了克服这两个问题,本文提出一种基于图像级标注的弱监督实时目标检测方法.该方法分为三个子模块:1)首先应用分类网络和反向传递过程生成类别显著图,该显著图提供了目标在图像中的位置信息;2)根据类别显著图生成目标的伪标注(Pseudo-bounding-box);3)最后将伪标注看作真实标注并优化实时目标检测网络的参数.不同于其他弱监督目标检测方法,本文方法无需目标候选集合获取过程,并且对于测试图像仅通过网络的前向传递过程就可以获取检测结果,因此极大地加快了检测的速率(实时性).此外,该方法简单易用;针对未知类别的目标检测,只需要训练目标类别的分类网络和检测网络.因此本框架具有较强的泛化能力,为解决弱监督实时检测问题提供了新的研究思路.在PASCAL VOC 2007数据集上的实验表明:1)本文方法在检测的准确率上取得了较好的提升;2)实现了弱监督条件下的实时检测.

关键词：弱监督实时目标检测显著图伪标注深度卷积神经网络

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焦虑的脑科学研究与临床应用进展

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科学通报 2023年第35期68卷 4793-4806页

作者：罗跃嘉秦绍正朱英杰李占江张治国金增亮徐鹏飞北京师范大学心理学部认知神经科学与学习国家重点实验室北京100875 深圳大学心理学院脑疾病与认知科学研究中心深圳518060 康复大学(筹)神经心理康复研究所青岛266114 中国科学院深圳先进技术研究院脑认知与脑疾病研究所深圳518055 首都医科大学附属北京安定医院北京100120 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院深圳518055 首都医科大学药学院北京100069 北京师范大学心理学部心理学基础国家级实验教学示范中心应用实验心理北京市重点实验室北京100875

焦虑障碍是我国患病率最高的精神障碍,也是全球第六大致残原因.如何建立精准有效的个体化预防-诊断-治疗体系,成为当前亟须攻克的难题.焦虑障碍主要包括广泛性焦虑障碍(GAD)、惊恐障碍(PD)和社交焦虑障碍(SAD)的亚型;其发病机制和分型... 详细信息

焦虑障碍是我国患病率最高的精神障碍,也是全球第六大致残原因.如何建立精准有效的个体化预防-诊断-治疗体系,成为当前亟须攻克的难题.焦虑障碍主要包括广泛性焦虑障碍(GAD)、惊恐障碍(PD)和社交焦虑障碍(SAD)的亚型;其发病机制和分型机制尚不清楚.本文系统综述了近年来临床焦虑障碍和亚临床焦虑的研究进展,特别是本团队的研究进展,重点从神经认知机制的理论模型和临床应用方面寻求新的见解和研究线索.基于经典认知模型、杏仁核和脑岛中心神经模型,以及静态脑网络模型,我们提出了动态焦虑脑网络模型:强调突显网络、执行控制网络、默认网络和感知网络之间的动态相互作用,这是情绪和认知控制交互作用的基础;网络间的神经振荡负责资源转换和信号同步;去甲肾上腺素系统,特别是蓝斑(LC)-去甲肾上腺素(NE)系统,通过神经递质调节上述过程.本文还总结了焦虑的诊断和预测指标,包括遗传特征、认知特征和神经生物标志物,特别强调了特异频段的神经振荡模式,以及动态脑网络连接,以预测个体化焦虑症状和其他精神疾病.通过在体脑成像、神经环路示踪技术、单细胞组学等技术,全面精准解析焦虑障碍的多维度发病机制,揭示国家一类创新药物GW117抗焦虑分子环路机制及其对机体神经-内分泌-免疫系统的影响,为开发新型抗焦虑药物提供依据;通过采用多模态神经影像、神经生理生化等检测评估手段,筛选和鉴定焦虑障碍预测、识别和早期诊断的客观标记;通过融合多模态脑成像技术和光电磁等神经调控技术,开发个体化精准有效的靶点定位和参数优化方案,筛选和确定焦虑障碍治疗的新型靶标.基于多维度客观标记和新型靶标,在亚临床风险人群和焦虑障碍人群中开展队列研究,构建焦虑障碍人群预测模型,形成焦虑障碍早期预防、精确诊断和有效治疗策略方案.

关键词：焦虑动态脑网络模型诊断标记个性化预测精准干预

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基于ELMO的低资源神经机器翻译

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计算机与现代化 2021年第7期 38-42页

作者：王浩畅孙孟冉赵铁军东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

低资源神经机器翻译的研究难点是缺乏大量的平行语料来给模型进行训练。随着预训练模型的发展,并且在各大自然语言处理任务中均取得很大的提升,本文提出一种融合ELMO预训练模型的神经机器翻译模型来解决低资源神经机器翻译问题。本文模... 详细信息

低资源神经机器翻译的研究难点是缺乏大量的平行语料来给模型进行训练。随着预训练模型的发展,并且在各大自然语言处理任务中均取得很大的提升,本文提出一种融合ELMO预训练模型的神经机器翻译模型来解决低资源神经机器翻译问题。本文模型在土耳其语-英语低资源翻译任务上相比于反向翻译提升超过0.7个BLEU,在罗马尼亚语-英语翻译任务上提升超过0.8个BLEU。此外,在模拟的中-英、法-英、德-英、西-英这4组低资源翻译任务上相比于传统神经机器翻译模型分别提升2.3、3.2、2.6、3.2个BLEU。实验表明使用融合ELMO的模型来解决低资源神经机器翻译问题是有效的。

关键词：低资源平行语料预训练模型神经机器翻译模型

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基于TVF-EMD的乐器音质特征分析方法及其应用

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信号处理 2020年第6期36卷 932-941页

作者：李海峰孙聪珊马琳薄洪健徐忠亮哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 深圳航天科技创新研究院广东深圳518063 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

音质(Timbre)是音乐感知和言语识别的重要线索。传统音质分析方法无法同时获取理想的时间分辨率和频域分辨率,对音频的非平稳特性没有很好地处理。本文采用时变滤波经验模态分解(Time Varying Filtering based EMD,TVF-EMD)方法提取音... 详细信息

音质(Timbre)是音乐感知和言语识别的重要线索。传统音质分析方法无法同时获取理想的时间分辨率和频域分辨率,对音频的非平稳特性没有很好地处理。本文采用时变滤波经验模态分解(Time Varying Filtering based EMD,TVF-EMD)方法提取音频的固有模态函数用于希尔伯特变换,并构建了音质的希尔伯特频谱分布特征和希尔伯特轮廓特征。在乐器分类问题中,将提取的两类音质特征与Mel倒谱系数特征(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCCs)有效结合,然后构造基于双向长短时记忆网络的音质时序分类器,在公开乐器演奏音频数据库中进行了乐器分类实验。结果表明,所提出的音质特征可以有效补充Mel倒谱特征等传统特征无法表达的非线性非平稳信息,大大提高了本音质表征方法对复杂音频的适应性和鲁棒性。

关键词：音质时变滤波经验模态分解希尔伯特频谱分布特征希尔伯特轮廓特征乐器分类

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基于启发式掩模EMD的音频突变成分检测方法

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信号处理 2020年第6期36卷 885-893页

作者：李海峰戎晓汇马琳徐忠亮薄洪健哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 深圳航天科技创新研究院广东深圳518057

多数情况下,音频信号可以视为是由稳态成分和突变成分两种成分组成,稳态成分与突变成分在属性特征方面具有明显的差异,而且突变成分通常承载更重要的信息,是信号处理要分析提取的目标。为有效检测出突变成分并将这两种成分分离,需要完... 详细信息

多数情况下,音频信号可以视为是由稳态成分和突变成分两种成分组成,稳态成分与突变成分在属性特征方面具有明显的差异,而且突变成分通常承载更重要的信息,是信号处理要分析提取的目标。为有效检测出突变成分并将这两种成分分离,需要完整精确地检测提取出突变成分。为此本文提出一种基于启发式掩模经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的音频突变成分检测方法,该检测方法中使用启发式掩模EMD分解音频信号并从中提取出各点的瞬时信息作为检测特征,同时本文提出一种窗长自适应更新策略来设定适合突变成分的长度。在IOWA的乐器音频数据集中,该检测方法能够实现以98.68%的检测精确率和87.65%的检测召回率将音频突变成分检测出来。此外该检测方法无需人为干预,并且检测出的突变成分维度一致,便于进行后续的特征提取、分类识别等处理操作。

关键词：掩模经验模态分解音频信号突变成分检测方法

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改进选择策略的烟花算法

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控制与决策 2020年第2期35卷 389-395页

作者：余冬华郭茂祖刘晓燕刘国军哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 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京100044

烟花算法(FWA)中的选择策略直接影响其收敛效率、收敛精度、对初值敏感性以及能否跳出局部最优,对此,提出一种改进选择策略的烟花算法(ISSFWA).ISSFWA建立峰值火花和探索火花的概念,并提出基于N-1朵峰值火花和一朵探索火花充当下一代N... 详细信息

烟花算法(FWA)中的选择策略直接影响其收敛效率、收敛精度、对初值敏感性以及能否跳出局部最优,对此,提出一种改进选择策略的烟花算法(ISSFWA).ISSFWA建立峰值火花和探索火花的概念,并提出基于N-1朵峰值火花和一朵探索火花充当下一代N朵烟花的选择策略.峰值火花兼顾了火花的适应度值及相对位置,保证选择全局最优火花及峰值火花邻域内的局部最优火花,同时避免重复选择搜索能力相似的火花,而基于最远距离的探索火花可以增强全局探索能力.在10次标准及增加位置偏移的测试函数实验中,ISSFWA在最优适应度值方面优于PSO、GA、FWA;在平均适应度值方面优于PSO和FWA,略劣于GA.这一结果表明,ISSFWA能够增强寻找最优解的能力,降低对初值的敏感性,并提升搜索效率.

关键词：群体智能最优化烟花算法选择策略峰值火花

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FFT协同特征空间的图像表示方法

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哈尔滨理工大学学报 2020年第6期25卷 137-141页

作者：孙玲陈德运李骜付立军杨润于梁哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨市150080 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨市150001 酒泉卫星发射中心敦煌736200

快速傅里叶变换(FFT)方法已经在图像识别中有广泛的应用。但是,FFT方法面临一些挑战,比如:不同角度的遮挡、变化的光照和多变的面部表情等。将快速傅里叶变换和特征空间的图像表示方法融合起来解决上述问题。有以下阶段:①使用FFT从原... 详细信息

快速傅里叶变换(FFT)方法已经在图像识别中有广泛的应用。但是,FFT方法面临一些挑战,比如:不同角度的遮挡、变化的光照和多变的面部表情等。将快速傅里叶变换和特征空间的图像表示方法融合起来解决上述问题。有以下阶段:①使用FFT从原始图像中提取频谱特征。②利用高斯核方法在特征空间中获得新的特征。新的特征和原始图像的训练样本分别使用稀疏表示来获得稀疏解。新的特征和原始图像的测试样本可以使用上述稀疏解及其训练样本来分别计算得分。随后,可以利用得分和新得分进行图像分类。这一方法在图像分类上具有稀疏性和鲁棒性,非常容易实现。实验结果表明,本文提出的方法在图像分类上具有高的准确率。

关键词：图像识别 FFT 基于特征空间方法

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新规范下采用旧车辆类型的路面轴载谱分析

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重庆交通大学学报（自然科学版） 2021年第11期40卷 106-113页

作者：赵曜张中亚朱宇杰南京林业大学土木工程学院江苏南京210037 哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院广东威海264209 南京润程工程咨询有限公司江苏南京211521

随着2017版《公路沥青路面设计规范》的实施,沥青路面设计中面临着新旧车辆分类标准转换的问题。采用2015年河南省高速公路收费管理系统采集的车辆数据,提出了一种车辆类型转换方法,将原6类车型转换为《新规范》下的11类车型;经计算得... 详细信息

随着2017版《公路沥青路面设计规范》的实施,沥青路面设计中面临着新旧车辆分类标准转换的问题。采用2015年河南省高速公路收费管理系统采集的车辆数据,提出了一种车辆类型转换方法,将原6类车型转换为《新规范》下的11类车型;经计算得到河南省轴载谱参数的代表值;根据轴载谱参数,按照《新规范》要求计算了在沥青路面设计中各种车型的当量设计轴载换算系数,确定了河南省当量设计轴载换算系数的代表值。结果表明:所提出的车辆类型转换方法可行。但在车辆超载超限严重的情况下,采用规范方法计算出的当量设计轴载换算系数仍不能准确反映实际情况。

关键词：道路工程轴载谱车辆分类车辆类型转换当量轴载换算系数

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基于级联随机森林与活动轮廓的3D MR图像分割

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自动化学报 2019年第5期45卷 1004-1014页

作者：马超刘亚淑骆功宁王宽全哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 东北林业大学工程技术学院哈尔滨150040

针对医学磁共振(Magnetic resonance, MR)图像三维分割中随机森林(Random forest, RF)方法难以获得具有几何约束的结果以及活动轮廓模型(Active contour model, ACM)不能自动分割发生信号混叠的组织结构的问题,提出了一种整合了级联随... 详细信息

针对医学磁共振(Magnetic resonance, MR)图像三维分割中随机森林(Random forest, RF)方法难以获得具有几何约束的结果以及活动轮廓模型(Active contour model, ACM)不能自动分割发生信号混叠的组织结构的问题,提出了一种整合了级联随机森林与活动轮廓模型的磁共振图像三维分割方法.该方法首先从多模态磁共振体数据中提取图像多尺度局部鲁棒统计信息,以此驱动级联随机森林对磁共振图像进行迭代的体素分类,从而获得对组织结构的初步分割结果,进一步将此结果作为初始轮廓与形状先验,整合进一个尺度可调的活动轮廓模型中,将独立的体素分类转化为轮廓曲线演化,最终得到具有几何约束的精确分割结果.在公开数据集上的实验结果表明,本文的自动化分割方法在分割精度和鲁棒性等方面,相比其他同类方法具有较大的性能提升.

关键词：医学图像分割随机森林活动轮廓模型三维分割形状先验

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