检索结果-内蒙古大学图书馆

中国激光 2024年第21期51卷 82-94页

作者：丁鹏超李峰上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

利用深度学习技术分割糖尿病视网膜病变(DR)图像可以有效辅助眼科医生进行DR筛查、分级和治疗进展的监测。然而,不同的DR病变在尺度、形状、位置、颜色和纹理等方面存在较高的类间相似性,给DR图像的自动分割任务带来了较大挑战。为此,... 详细信息

利用深度学习技术分割糖尿病视网膜病变(DR)图像可以有效辅助眼科医生进行DR筛查、分级和治疗进展的监测。然而,不同的DR病变在尺度、形状、位置、颜色和纹理等方面存在较高的类间相似性,给DR图像的自动分割任务带来了较大挑战。为此,本课题组提出了一种新颖的基于深度语义和边缘信息的渐进多特征融合网络(PMFF-Net),以同时分割多类DR病灶。该网络主要包括混合Transformer模块(HT模块)、选择性边缘聚合模块(SEA模块)、渐进特征融合模块(GCF模块)和动态注意力模块(DA模块),其中:HT模块集成了卷积神经网络(CNN)、多尺度通道注意力和Transformer,以增强对DR病变特征的表示能力;GCF模块借助高等级语义特征的引导实现了相邻编码层特征之间的渐进融合,有效弥补了不同等级特征之间的语义偏差;DA模块采用自适应学习策略从融合的特征中进行动态特征推理和选择,提高了多尺度特征之间的一致性;SEA模块通过有选择性地聚合DR边缘特征和语义信息,细化了病变的边缘轮廓并重新校准了病变位置。所提PMFF-Net在IDRiD数据集上的mDice和mIoU分别为45.11%和33.39%,在DDR数据集上的mDice和mIoU分别为36.64%和35.04%,优于当前先进的DR分割方法。进一步,通过跨数据集交叉测试验证了模型良好的泛化能力。最后,通过消融实验验证了所提模型中各模块的有效性。出色的分割结果表明所设计的PMFF-Net在DR筛查和检测临床实践中具有很大的应用潜力。

关键词：图像处理糖尿病视网膜病变分割深度语义边缘信息动态注意力渐进特征融合

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基于区域定向上采样的白光干涉拟合算法

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光学学报 2024年第20期44卷 94-102页

作者：周辰万新军韦晓孝戴振秋何晓冰上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

针对白光扫描干涉测量(SWLI)技术易受环境和扫描器件的非线性振动等影响,提出一种基于区域定向上采样的垂直扫描算法。首先,通过高精度光栅尺获得测量对象的实际扫描位置,然后对图像帧进行排序,利用重心法对相干峰进行粗略定位;然后,使... 详细信息

针对白光扫描干涉测量(SWLI)技术易受环境和扫描器件的非线性振动等影响,提出一种基于区域定向上采样的垂直扫描算法。首先,通过高精度光栅尺获得测量对象的实际扫描位置,然后对图像帧进行排序,利用重心法对相干峰进行粗略定位;然后,使用最小二乘法对干涉信号进行三角级数拟合,利用拟合函数的连续性特性,根据粗略定位确定定向采样范围并进行高密度上采样,计算上采样信号的峰值位置以获取精细的测量形貌。本研究通过数值仿真和实验对所提方法进行了验证,结果表明,所提方法有效降低了计算产生的波纹误差,具有较高的精度和较好的重复性。

关键词：测量白光干涉最小二乘估计抗振测量上采样

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基于动态特征图卷积网络的视网膜血管分割方法

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中国激光 2024年第15期51卷 173-183页

作者：缪林一李峰上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

利用深度学习技术进行视网膜血管分割是临床医生诊断眼底疾病的重要辅助方法。然而,现有方法忽略了感受野在高分辨率图像特征提取阶段的重要性以及深度特征图通道之间的动态拓扑相关性,导致通道间信息表征不足。为此,设计一种新颖的动... 详细信息

利用深度学习技术进行视网膜血管分割是临床医生诊断眼底疾病的重要辅助方法。然而,现有方法忽略了感受野在高分辨率图像特征提取阶段的重要性以及深度特征图通道之间的动态拓扑相关性,导致通道间信息表征不足。为此,设计一种新颖的动态特征图卷积网络模型(DF-Net)。该模型采用结构化Dropout卷积块替代U-Net中的原始卷积块,构建一个双扩张卷积块(DDCB),旨在不增加模型参数量的同时扩大感受野,提升模型捕捉视网膜血管全局结构信息的能力。进一步,构建动态特征图卷积模块(DFGCM),将特征通道映射到拓扑空间并在拓扑空间上挖掘通道之间的动态拓扑关系,提高通道信息的利用率,丰富视网膜血管的特征信息。实验结果表明:所提DF-Net能够有效提高对视网膜血管的分割精度,在两个公共合理的高分辨率Fives和HRF数据集上,准确率分别达0.9876和0.9733,灵敏度分别达0.9088和0.8322,均优于现有的先进血管分割模型;在三个广泛使用的低分辨率DRIVE、STARE和CHASE_DB1数据集上,也表现出较为出色的分割效果。这些出色的分割结果表明所提DFNet具有辅助临床医生提高眼底疾病诊断能力的潜力。

关键词：图像处理视网膜血管分割图卷积神经网络动态特征融合

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固体界面上微纳物体的高精度激光捕获及智能运动控制

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中国激光 2024年第15期51卷 211-221页

作者：张尹峥刘鸿江朱润琳刘逸飞谷付星上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

基于光热冲击效应的激光捕获技术是用于干燥固体界面上微纳物体的捕获及操控的重要工具。为进一步满足复杂场景中的条件需求,提出了一种基于深度学习图像反馈的闭环控制系统,引入了目标检测与定位算法,实现了微纳物体的稳定、高精度捕... 详细信息

基于光热冲击效应的激光捕获技术是用于干燥固体界面上微纳物体的捕获及操控的重要工具。为进一步满足复杂场景中的条件需求,提出了一种基于深度学习图像反馈的闭环控制系统,引入了目标检测与定位算法,实现了微纳物体的稳定、高精度捕获和智能运动控制。该系统能够将输入的控制参数处理为光热冲镊平台的控制信号,并在控制过程中使用YOLOv8和OpenCV算法处理系统采集的显微图像,对物体位置进行动态反馈,实现系统智能化闭环控制。实验表明,所设计的控制模块的控制分辨率为38.2 nm,图像反馈模块的检测分辨率为85.3 nm,整体系统对物体的检测误差为116.1 nm,闭环控制误差为108.9 nm。此外,采用路径控制与手势触摸等多种控制方法,验证了该控制系统的灵活性和稳定性。研究结果为在干固体界面上的复杂场景中微纳物体的智能化操控提供了参考。

关键词：激光捕获光操控深度学习光热冲镊智能控制

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基于多通道卷积和联合深度监督的多尺度胰腺分割

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生物医学工程学杂志 2025年第1期42卷 140-147页

作者：杨越王永雄秦辰栋上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

胰腺形状和轮廓多变,其分割是医学图像任务中公认的难点。基于卷积网络(CNN)或转换器(Transformer)的网络在医学图像分割任务中表现出色,但CNN感受野窄,Transformer利用特征不充分,因此仍需改进。本文提出一种改进的胰腺分割方法,结合CN... 详细信息

胰腺形状和轮廓多变,其分割是医学图像任务中公认的难点。基于卷积网络(CNN)或转换器(Transformer)的网络在医学图像分割任务中表现出色,但CNN感受野窄,Transformer利用特征不充分,因此仍需改进。本文提出一种改进的胰腺分割方法,结合CNN和Transformer,在阶段式编码器中引入逐点可分离卷积,用更少参数提取更多特征。利用密集连接的集成解码器融合多尺度特征,解决跳跃连接对结构的非必要限制。在深度监督中引入一致性项和对比损失,以保证模型的最终精度。为验证方法的有效性,在长海胰腺数据集和美国国立卫生研究院(NIH)胰腺公开数据集上进行了大量对比实验,分别取得了76.32%和86.78%的最高Dice相似性系数(DSC)值,同时多项其他指标占优。消融实验验证了网络各组成部分对提升性能和减少参数均有重要贡献。实验说明本文改进的损失函数最能平滑训练过程,使模型性能最佳。最终结果证实,本文方法性能表现优于其他先进方法,能够有效提升胰腺分割效果,可辅助专业医师诊断,为后续研究应用提供了可靠参考。

关键词：多通道卷积集成解码器深度监督对比损失胰腺分割

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用于CARS成像的波长可调谐光纤激光器

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红外与毫米波学报 2023年第5期42卷 681-686页

作者：赵明泽李佳颖刘亮李典典郝强杨康文上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

相干反斯托克斯拉曼散射(CARS)显微成像在快速病理学分析、药代动力学等领域展现了极大的应用潜力,然而在成像时产生的非共振背景噪声信号会影响CARS信号的探测。通过调谐波长,可实现在拉曼共振、非共振噪声共存处产生信号,也可实现在... 详细信息

相干反斯托克斯拉曼散射(CARS)显微成像在快速病理学分析、药代动力学等领域展现了极大的应用潜力,然而在成像时产生的非共振背景噪声信号会影响CARS信号的探测。通过调谐波长,可实现在拉曼共振、非共振噪声共存处产生信号,也可实现在仅有非共振噪声处产生信号,两信号相消可以在一定程度上消除非共振背景噪声的影响。文章搭建了基于分离脉冲放大及晶体倍频的波长可调谐掺铒光纤激光系统,通过控制两级放大器的泵浦功率实现了779.1~784.5 nm,777.5~786.1 nm,784.5~790.5 nm的波长调谐,获得了110.8 mW,136 fs的脉冲输出。通过与掺镱激光系统被动同步,可用于CARS成像。

关键词：相干反斯托克斯拉曼散射波长可调谐非共振背景噪声

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基于同态加密和群签名的可验证联邦学习方案

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 758-768页

作者：李亚红李一婧杨小东张源牛淑芬兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730000 电子科技大学计算机与工程学院成都610054 西北师范大学计算机工程学院兰州730000

在车载网络(VANETs)中,联邦学习(FL)通过协同训练机器学习模型,实现了车辆间的数据隐私保护,并提高了整体模型的性能。然而,FL在VANETs中的应用仍面临诸多挑战,如模型泄露风险、训练结果验证困难以及高计算和通信成本等问题。针对这些问... 详细信息

在车载网络(VANETs)中,联邦学习(FL)通过协同训练机器学习模型,实现了车辆间的数据隐私保护,并提高了整体模型的性能。然而,FL在VANETs中的应用仍面临诸多挑战,如模型泄露风险、训练结果验证困难以及高计算和通信成本等问题。针对这些问题,该文提出一种面向联邦学习的可验证隐私保护批量聚合方案。首先,该方案基于Boneh-Lynn-Shacham(BLS)动态短群聚合签名技术,保护了客户端与路边单元(RSU)交互过程中的数据完整性,确保全局梯度模型更新与共享过程的不可篡改性。当出现异常结果时,方案利用群签名的特性实现车辆的可追溯性。其次,结合改进的Cheon-Kim-Kim-Song(CKKS)线性同态哈希算法,对梯度聚合结果进行验证,确保在联邦学习的聚合过程中保持客户端梯度的机密性,并验证聚合结果的准确性,防止服务器篡改数据导致模型训练无效的问题。此外,该方案还支持车辆在部分掉线的情况下继续更新模型,保障系统的稳定性。实验结果表明,与现有方案相比,该方案在提升数据隐私安全性和结果的可验证性的同时,保证了较高效率。

关键词：隐私保护联邦学习车载自组网可验证聚合群签名

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基于门控卷积的三维人脸UV纹理修复

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激光与光电子学进展 2025年第8期62卷 365-373页

作者：赵振华杨波陈秋航应一鸣上海理工大学光电信息与计算机工程学院

针对从单幅图像重建三维人脸结构时由于无约束人脸图像的大视角而导致的自遮挡引起的三维人脸结构纹理缺失的问题，提出一种基于门控卷积的三维人脸UV纹理修复算法。首先设计门控卷积来学习每个通道和每个空间位置的动态特征选择机制，... 详细信息

针对从单幅图像重建三维人脸结构时由于无约束人脸图像的大视角而导致的自遮挡引起的三维人脸结构纹理缺失的问题，提出一种基于门控卷积的三维人脸UV纹理修复算法。首先设计门控卷积来学习每个通道和每个空间位置的动态特征选择机制，提高网络的非线性表达能力；然后将门控卷积堆叠在一起，组成一个编码器-解码器结构的网络来对无规则缺陷的三维人脸UV纹理图进行修复；同时引入频谱归一化的损失函数来稳定生成对抗网络，并且采用分段式训练的方式来避免三维人脸纹理数据集昂贵且难收集的问题。实验结果表明：相较于主流算法，所提算法在峰值信噪比和结构相似指数指标上均有所提升，且能够修复大视角遮挡情况下的UV纹理图，生成的人脸纹理图更完整，像素恢复自然连贯，纹理细节更真实。

关键词：门控卷积图像处理 UV纹理图像修复三维人脸重建频谱归一化

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联合多意图识别与语义槽填充的双向交互模型

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计算机工程与应用 2024年第5期60卷 130-138页

作者：李实孙镇鹏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

意图识别与语义槽填充是口语理解的两个主要任务,两者具有高度相关性,通常进行联合训练。随着口语理解任务的深入,研究发现用户在现实场景中的话语往往含有多个意图。但部分联合模型只能识别用户话语中的单个意图,未能充分建模多个意图... 详细信息

意图识别与语义槽填充是口语理解的两个主要任务,两者具有高度相关性,通常进行联合训练。随着口语理解任务的深入,研究发现用户在现实场景中的话语往往含有多个意图。但部分联合模型只能识别用户话语中的单个意图,未能充分建模多个意图和语义槽之间的关联性。考虑到话语中多个意图的信息可以引导语义槽填充,语义槽信息也可以帮助意图更好的识别,模型采用图注意力网络建立意图和语义槽之间的双向交互。具体的,将两个任务双向关联以便模型能够挖掘多个意图与语义槽之间的关系,同时引入两个任务的标签信息使模型能够学习到话语上下文和标签的关系,从而提高意图识别与语义槽填充的准确率,优化口语理解的整体性能。实验表明,模型在MixATIS和MixSNIPS两个多意图数据集上对比其他模型性能得到了显著提升。

关键词：口语理解多意图识别语义槽填充联合模型

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基于二分迭代递推的多光谱辐射测温反演算法

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光谱学与光谱分析 2023年第9期43卷 2674-2678页

作者：朱自民邢键东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

多光谱辐射测温是高温测量的最有力工具之一,它通过光学瞄准系统对准待测点,经分光光路后获得多个光谱通道的辐射信息,利用光电探测器转化为电信号,通过对多个光谱辐射通道的电信号进行数据处理后同时获得待测目标的真实温度和光谱发射... 详细信息

多光谱辐射测温是高温测量的最有力工具之一,它通过光学瞄准系统对准待测点,经分光光路后获得多个光谱通道的辐射信息,利用光电探测器转化为电信号,通过对多个光谱辐射通道的电信号进行数据处理后同时获得待测目标的真实温度和光谱发射率。待测目标的温度反演结果受未知的发射率影响难以直接反演。为解决待测目标发射率模型难以确定的问题,基于参考温度模型,提出一种无需假设发射率模型的多光谱辐射测温数据处理方法。利用同一时刻获得的各个通道反演的温度值与平均值的差值趋近于“零”的约束条件,根据精度要求,设置合理的截止条件,设计合适的发射率迭代步长,可以使反演精度满足实际要求。在提高反演速度方面,提出“二分法”,即在上一次发射率获得温度与平均温度偏差结果引导下,利用“二分法”快速减小发射率搜索区间,直到满足截止条件,即每个光谱通道反演温度趋于相等,从而实现快速反演的目标。基于二分迭代法的多光谱辐射测温反演新算法在未知发射率先验知识的情况下,可实现多光谱辐射测温数据的真实温度反演。基于光纤光谱仪设计了一套多光谱辐射测温实验装置,利用成像透镜将目标聚焦于分化板上的十字叉丝处,叉丝处粘贴有一个45°反射棱镜,将辐射信息反射至光纤后进入光谱仪实现多光谱测温。对一生物质锅炉炉膛火焰通过观察窗进行温度测量并与热电偶测量结果进行比对,结果表明与热电偶测量结果(1000 K左右)相对误差小于4.4%。同时用普通计算机课实现毫秒级实时反演,表明该算法满足在线测量要求,算法进一步完善了多光谱辐射测温理论,为多光谱辐射测温技术在生物质火焰高温测量领域的应用提供了理论支撑。

关键词：多光谱测温迭代递推二分法生物质火焰

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