检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年

作者：王静红吴芝冰王熙照李昊康河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北省网络与信息安全重点实验室供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心深圳大学计算机与软件学院河北工程技术学院人工智能与大数据学院

近年来，图神经网络因其能够高效处理异质图中的复杂结构和丰富语义信息而受到了广泛的关注。学习异质图的低维节点嵌入，同时为节点分类、节点聚类等下游任务保留异质结构和语义，是一个关键且具有挑战性的问题。现有的研究主要基于元... 详细信息

近年来，图神经网络因其能够高效处理异质图中的复杂结构和丰富语义信息而受到了广泛的关注。学习异质图的低维节点嵌入，同时为节点分类、节点聚类等下游任务保留异质结构和语义，是一个关键且具有挑战性的问题。现有的研究主要基于元路径来设计模型，但这种方法至少面临两个局限性：（1）合适元路径的选择通常需要专家知识或额外的标注信息。（2）该方法限制了模型按预定义的模式学习，从而难以充分捕获网络的复杂性。针对这些问题，提出了一种多视图和语义感知的异质图注意力网络（multi-view and semantic-aware heterogeneous graph attention network， MS-HGANN），无需人工设计元路径，即可融合节点和关系中的丰富语义信息。MS-HGANN主要包括三个部分：特征映射、二阶特定视图自我图融合和语义感知。特征映射将特征映射到统一的节点特征空间；二阶特定视图自我图融合设计了特定关系的编码器和节点注意力学习节点在局部结构上的表示；语义感知设计了两种相互协调的注意力机制来评估节点和关系的重要性，从而得到最终的节点表示。在三个公开数据集上的实验结果表明，我们的模型在节点分类和聚类任务上达到了先进水平。

关键词：图神经网络异质图图表示学习异质图嵌入异质网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于贡献度证明共识机制的去中心化联邦学习框架

引用

软件学报 2023年第3期34卷 1148-1167页

作者：乔少杰林羽丰韩楠杨国平李贺袁冠毛睿元昌安 Louis Alberto GUTIERREZ 成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225 成都信息工程大学管理学院四川成都610225 西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071 矿山数字化教育部工程研究中心(中国矿业大学) 江苏徐州221116 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 广西人机交互与智能决策重点实验室(广西科学院) 广西南宁530100 Department of Computer Science Rensselaer Polytechnic InstituteNew YorkUSA

在大数据背景下,保证数据可信共享是数据联邦的基本要求.区块链技术代替传统的主从架构,可以提高联邦学习(federated learning,FL)的安全性.然而,现有工作中,模型参数验证与数据持久化所产生的巨大通信成本和存储消耗,已经成为数据联邦... 详细信息

在大数据背景下,保证数据可信共享是数据联邦的基本要求.区块链技术代替传统的主从架构,可以提高联邦学习(federated learning,FL)的安全性.然而,现有工作中,模型参数验证与数据持久化所产生的巨大通信成本和存储消耗,已经成为数据联邦中亟待解决的问题.针对上述问题,设计了一种高效的去中心化联邦学习框架(efficient decentralized federated learning framework,EDFL),能够降低存储开销,并显著提升FL的学习效率.首先,提出了一种基于贡献度证明(proof-of-contribution)的共识机制,使得区块生成者的选举基于历史贡献度而不采用竞争机制,从而有效发避免了挖矿过程产生的区块生成延迟,并以异步方式缓解模型参数验证中的阻塞问题;其次,提出了一种角色自适应激励算法,因为该算法基于节点的工作强度和EDFL所分配的角色,所以能够激励合法节点更积极地进行模型训练,并有效地识别出恶意节点;再者,提出一种区块链分区存储策略,使得多重局部修复编码块(local reconstruction code)可被均匀地分布到网络的各个节点上,进而降低节点的本地存储代价,并实现了较高的数据恢复效率;最后,在真实的FEMNIST数据集上,对EDFL的学习效率、存储可扩展性和安全性进行了评估.实验结果表明,EDFL在以上3个方面均优于主流的基于区块链的FL框架.

关键词：数据联邦区块链大数据安全管理共识机制存储策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

词汇树索引约束的无人机影像快速特征匹配算法

引用

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第9期49卷 1597-1609页

作者：姜三江万寿郭丙轩中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430074 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518060 自然资源信息管理与数字孪生工程软件教育部工程研究中心湖北武汉430074 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

高效匹配对选择和影像特征匹配直接决定无人机影像运动恢复结构(structure from motion,SfM)的效率。联合词汇树的倒排和正向索引结构,提出无人机影像匹配对选择和特征匹配加速算法。首先,利用词汇树的单词-影像倒排索引结构,基于影像... 详细信息

高效匹配对选择和影像特征匹配直接决定无人机影像运动恢复结构(structure from motion,SfM)的效率。联合词汇树的倒排和正向索引结构,提出无人机影像匹配对选择和特征匹配加速算法。首先,利用词汇树的单词-影像倒排索引结构,基于影像相似性的空间分布特征,设计了自适应阈值的词汇树检索算法;然后,利用词汇树的影像-单词正向索引结构,将显式最近邻描述子搜索简化为词汇树单词映射,设计了词汇树引导匹配算法。4组无人机影像的试验结果表明,所提的自适应阈值词汇树检索算法能够有效地筛选匹配对,避免传统固定阈值或比例算法导致的匹配对数量过多或不足的问题;在保证匹配精度的前提下,词汇树引导匹配算法的加速比达到156~228,并在无人机影像SfM空三中取得与经典最近邻搜索匹配相当的精度。

关键词：无人机影像匹配对选择特征匹配词汇树检索运动恢复结构三维重建

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于标记注意力机制的社区发现算法

引用

山东大学学报（理学版） 2022年第12期57卷 1-12页

作者：王静红梁丽娜李昊康王熙照河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024 河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心(河北师范大学) 河北石家庄050024 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518000

针对网络的聚类进行研究,提出了一种基于标记注意力机制的社区发现算法,网络特征通过标记节点频率及反示例节点频率联合度量,为使网络特征的度量更加关注于示例节点的细节信息,引入注意力机制来处理网络特征。社区划分由复杂网络预处理... 详细信息

针对网络的聚类进行研究,提出了一种基于标记注意力机制的社区发现算法,网络特征通过标记节点频率及反示例节点频率联合度量,为使网络特征的度量更加关注于示例节点的细节信息,引入注意力机制来处理网络特征。社区划分由复杂网络预处理、网络节点的策略、社区博弈归并三个部分组成,其中网络节点的策略由无贡献节点归并、节点到社区的判断以及节点逻辑标记和的判断三个步骤组成。实验借助于真实网络进行验证,在归一化互信息、模块度、社区划分数量及运行时间四个方面,基于标记注意力机制的社区发现算法都优于其它社区发现算法。在实际生活中应用此算法,能够更加直观地显示网络内部之间存在的联系。

关键词：复杂网络标记节点频率反示例节点频率注意力机制社区发现

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

6DoF视频技术研究进展

引用

中国图象图形学报 2023年第6期28卷 1863-1890页

作者：王旭刘琼彭宗举侯军辉元辉赵铁松秦熠吴科君刘文予杨铀深圳大学计算机与软件学院深圳518060 华中科技大学电子信息与通信学院武汉430074 重庆理工大学电气与电子工程学院重庆400054 香港城市大学计算机科学系香港山东大学控制科学与工程学院济南250061 福州大学物理与信息工程学院福州350300 华为技术有限公司上海201206 南洋理工大学电气与电子工程学院信息科学与系统研究中心新加坡639798新加坡

随着元宇宙概念的兴起,以6自由度(six degree of freedom,6DoF)视频为代表的新一代交互式媒体技术得到产业界和学术界的广泛关注。6DoF视频隶属于多媒体通信领域,通过计算重构的方式向用户提供包括视角、光照、焦距和视场范围等多个维... 详细信息

随着元宇宙概念的兴起,以6自由度(six degree of freedom,6DoF)视频为代表的新一代交互式媒体技术得到产业界和学术界的广泛关注。6DoF视频隶属于多媒体通信领域,通过计算重构的方式向用户提供包括视角、光照、焦距和视场范围等多个维度的媒体交互与内容变化,能使千里之外的用户有身临其境、千人千面之感,与元宇宙具有的感知、计算、重构、协同和交互等技术特征具有高度重合性。因此,6DoF视频涵盖的技术体系可作为实现元宇宙的替代技术框架。本文提出了6DoF视频10个方面的40个问题,并将6DoF视频端到端技术链条归纳为生成、分发和呈现3个宏观阶段,随后围绕这3个技术阶段分别从内容采集与预处理、编码压缩与传输优化以及交互与呈现等方面阐述国内外研究进展。其中,在内容采集与预处理阶段,阐述了多视点联合采集、多视点与深度联合采集、深度图与点云预处理;在视频压缩与传输阶段,阐述了多视点视频编码、多视点+深度视频编码、光场图像压缩、焦栈图像压缩、点云编码压缩、6DoF视频传输优化;在交互与显示阶段,阐述了解码后滤波增强和虚拟视点合成。最后,本文围绕该领域当下的挑战,对未来趋势进行了讨论。

关键词：元宇宙 6DoF视频内容采集编码压缩视点合成

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

预训练深度学习神经网络模型在鉴别中枢神经系统肿瘤中的应用价值

引用

中华神经外科杂志 2024年第4期40卷 378-384页

作者：王俊康王率伊刘济源张建新刘斌李哲胡锦渠李志鹏欧绍武王军中国医科大学附属第一医院神经外科沈阳110001 大连民族大学计算机科学与工程学院大连116600 大连理工大学软件学院国际信息与软件学院大连116620 大连理工大学-立命馆大学健康医疗智能计算联合研究中心大连116620 中山大学生物医学工程学院广东省传感技术与生物医疗仪器重点实验室深圳518107

目的构建基于MRI T1加权增强序列的预训练深度学习神经网络模型,并验证其鉴别诊断原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)、胶质母细胞瘤(GBM)、脑转移瘤(BM)的效能。方法回顾性分析2015年1月至2022年6月于中国医科大学附属第一医院神经外科... 详细信息

目的构建基于MRI T1加权增强序列的预训练深度学习神经网络模型,并验证其鉴别诊断原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)、胶质母细胞瘤(GBM)、脑转移瘤(BM)的效能。方法回顾性分析2015年1月至2022年6月于中国医科大学附属第一医院神经外科行手术治疗、术后经病理学检查确诊为PCNSL、GBM、BM的患者。按筛选标准共纳入149例,其中PCNSL43例、GBM62例、BM44例,随机划分为训练集和测试集。获取影像学数据后采用Slicer软件勾画感兴趣区域并进行预处理,基于EfficientNetV2构建深度学习神经网络模型,使用迁移学习方法在ImageNet上进行预训练和微调后,分别于训练集、测试集上训练和验证模型,计算其鉴别3种疾病的准确率、精确率、召回率(灵敏度)、特异度、F1分数,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算ROC曲线下面积(AUC)以评估其诊断效能。结果应用该模型总的诊断准确率为89.4%,平均AUC为0.96;该模型被用于鉴别诊断PCNSL、GBM、BM的灵敏度分别为0.893.0.936、0.778,特异度分别为0.996、0.877、0.955,F1分数分别为0.940.0.900.0.778,AUC(95%CI)分别为0.98(0.946~0.997)0.96(0.932~0.986)、0.95(0.905~0.980)。结论初步研究表明,本研究建立的预训练深度学习神经网络模型对PCNSL、GBM、BM有较优异的诊断效能。

关键词：中枢神经系统肿瘤诊断,鉴别淋巴瘤胶质母细胞瘤脑转移瘤深度学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于乳腺X线摄影的肿块检测综述

引用

自动化学报 2021年第4期47卷 747-764页

作者：王俊茜徐勇孙利雷蒲祖辉哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院生物计算研究中心深圳518055 鹏城实验室深圳518000 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025 深圳市第二人民医院(深圳大学第一附属医院) 深圳518035

早期筛查和及时治疗是控制乳腺癌死亡率最为有效的方法.乳腺X线摄影检查作为医学界公认的最有效的早期乳腺癌筛检工具,可以很好地反映出乳腺存在的异常情况.在临床应用中,乳腺癌的X线摄影直接征象为钙化和肿块,对乳腺X线摄影中钙化点的... 详细信息

早期筛查和及时治疗是控制乳腺癌死亡率最为有效的方法.乳腺X线摄影检查作为医学界公认的最有效的早期乳腺癌筛检工具,可以很好地反映出乳腺存在的异常情况.在临床应用中,乳腺癌的X线摄影直接征象为钙化和肿块,对乳腺X线摄影中钙化点的检测技术已经相当的成熟,但对肿块区域的检测和分类依旧是一项具有挑战性的任务.因此,本文对近几年提出的基于全乳腺X线摄影的肿块检测方法进行简要综述,分别从基于传统的乳腺肿块检测与分割方法和基于深度学习的乳腺肿块检测方法进行介绍,并讨论了乳腺X线摄影中肿块检测未来研究的发展趋势.

关键词：乳腺X线摄影乳腺肿块检测计算机辅助检测和诊断深度学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

焦虑的脑科学研究与临床应用进展

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

渐进特征提取和频域信息补充的多模态医学图像融合

引用

中国图象图形学报 2025年第5期 1510-1527页

作者：李夫辰高珊珊刘峥张彩明周元峰山东财经大学计算机科学与技术学院山东省数字经济轻量智算与可视化重点实验室山东省中美数字媒体国际合作研究中心山东大学软件学院山东省未来智能计算协同创新中心

目的如何充分保留各模态独有特征的细节以及有效整合模态间共有特征是多模态医学图像融合领域亟待突破的共性问题。目前常用的双分支图像编码方法存在对模态间相互依赖、相互关联的共有特征信息交互方式不够完善、过程不够充分的问题... 详细信息

目的如何充分保留各模态独有特征的细节以及有效整合模态间共有特征是多模态医学图像融合领域亟待突破的共性问题。目前常用的双分支图像编码方法存在对模态间相互依赖、相互关联的共有特征信息交互方式不够完善、过程不够充分的问题，影响了多模态成像间特征相关性的建立。对此，设计了基于渐进特征提取、频域信息补充以及Swin Transformer结合卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）重建的多尺度医学图像融合网络。方法首先，设计基于梯度信息引导的多尺度特征提取模块，渐进式提取图像的共有特征以及不同模态的独有特征；然后，结合交叉注意力设计渐进式融合模块，实现不同模态间的空域信息交互增强，以及频域高低频位置信息引导的针对性的多模态信息融合；最后，设计Swin-CNN重建模块，建立医学图像全局和局部区域相应特征之间的联系。结果在3个公开融合数据集进行实验，在MRI-SPECT(magnetic resonance imaging-single photon emission computed tomography)和MRI-PET(magnetic resonance imaging-positron emission tomography)融合任务中，与8种最先进方法相比，视觉融合任务评价指标均取得最优，相比性能第2的模型，互信息（mutual information,MI）分别提高4.42%和17.30%，离散余弦特征互信息（discrete cosine transform feature mutual information,FMIdct）分别提高5.17%和11%。在GFP-PC(green fluorescent protein-phase contrast)融合任务中，取得6项最优和2项次优，相比性能第2的模型，MI和VIF(visual information fidelity)分别提高16.43%和16.87%。结论提出的融合模型通过三分支架构的共同和独有特征提取能力，充分挖掘不同模态图像特征并渐进式整合多尺度信息，利用结合交叉注意力的渐进融合模块引导模型针对性地融合高低频特征，在重建过程中同时关注医学图像全局和局部的属性信息，有效提高了多模态医学图像融合的质量。

关键词：多模态医学图像融合多尺度渐进式提取融合频域信息引导全局—局部重建

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多频段排列熵的脑电信号复杂度分析

引用

中国生物医学工程学报 2025年第2期 153-164页

作者：牛焱高凯丁茹男温昕周梦妮相洁太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院) 太原理工大学软件学院中国科学院深圳先进技术研究院医学人工智能研究中心

复杂性分析在脑电(EEG)信号研究中有重要的意义。多元熵方法是有效的信号复杂性分析技术，但已有多元熵研究将变量设置为多通道时间序列，从多频段分析角度对大脑动力学的复杂性量化尚未得到广泛探索。对多元排列熵(mvPE)算法进行改进... 详细信息

复杂性分析在脑电(EEG)信号研究中有重要的意义。多元熵方法是有效的信号复杂性分析技术，但已有多元熵研究将变量设置为多通道时间序列，从多频段分析角度对大脑动力学的复杂性量化尚未得到广泛探索。对多元排列熵(mvPE)算法进行改进，本研究提出多频段排列熵(mFPE),从时频维度上对大脑的复杂性进行更为细致的衡量。研究基于模拟数据和3组真实EEG数据对算法性能进行了分析。利用1/f噪声和高斯白噪声以及MIX模型产生的模拟数据，结果发现，与mvPE相比，mFPE表现出更高的灵敏度、较短的数据长度要求以及良好的抗噪性能。将mFPE算法应用于14名帕金森患者和14名健康对照的EEG数据的分析。结果发现，mFPE能显著区分正常人和病人的脑活动，并实现78.7%的分类准确率，优于mvPE(72.8%);其次，利用14名抑郁倾向患者和14名健康对照的EEG数据也发现mFPE相较于mvPE,准确率提高了6.6%;最后，利用32名正常人的视觉任务EEG数据，mFPE有效地揭示了不同任务刺激引起的EEG活动的改变，不同任务的分类准确率也均高于mvPE。mFPE算法为EEG信号复杂性的动态分析提供了新的视角和有效工具，有望在神经疾病诊断、脑功能研究及认知科学领域发挥重要作用。

关键词：脑电多元排列熵多频段排列熵复杂度分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：