320排动态容积CT冠状动脉成像在诊断隐匿型冠心病中的应用

目的:探讨320排动态容积CT冠状动脉成像在隐匿性冠心病中的诊断价值。方法:选择医院体检中心体检的疑似隐匿型冠心病患者41例,均行均行320排动态容积CTA检查和ICA检查,评价患者CTA诊断结果。结果:CTA图像质量4分的患者占85.36%;CTA可评估率为99.29%;针对冠状动脉狭窄率≥50%的节段,CTA敏感度和准确度分别为93.06%和95.61%;针对狭窄率≥70%的节段,CTA敏感度和准确度分别为100%和95.78%。结论:320排动态容积CT冠状动脉成像技术判断隐匿性冠心病具有较高准确性,可作为无症状人群冠状动脉狭窄筛查的非创伤性方法。     

基于粒子图像测速的坡面流水动力学特性

粒子图像测速(Particle Image Velocimetry, PIV)技术具有多点同时测量、对水流无干扰的优点,该研究利用高分辨率PIV(分辨率为64 pixels/mm),测量了7组坡面流(水深范围为0.5～1.1 cm,雷诺数范围为1 000～3 000),并测量1组深水明渠紊流作为对照,研究了流速轮廓线和修正系数、紊动强度和雷诺应力、偏态系数和峰度系数的变化规律。结果表明:1)PIV能够有效观测坡面流床面至水面的流速分布。当坡面流流态为过渡流时,流速修正系数随着雷诺数的增加呈对数增加,均值为0.77;2)对比深水明渠紊流的紊动强度,坡面流的流向紊动强度较大,而垂向紊动强度较小,且随着水深及雷诺数的增加,坡面流紊动强度逐渐与深水明渠紊流的特征吻合。深水明渠紊流中受雷诺应力影响的流体占比约80%,而坡面流中受雷诺应力影响的流体占比小于80%,随着雷诺数的增加坡面流中受雷诺应力影响的流体占比变大;3)对比深水明渠紊流的峰度系数,坡面流的峰度系数大部分大于3,表明坡面流较深水明渠紊流出现极端流速事件的概率小。PIV技术有利于实验室研究坡面水力侵蚀的力学机理机制问题。     

渔船理赔管理的创新研究

投保综合险的渔船事故中,由于船体大小不同以及构造的特殊性,出险时查勘人员无法对每一条船进行精确的查勘测量,特别是型宽和型深较长的渔船,这对渔业船舶损失的精确定损、复核计算带来了一定困难。为此,通过对福建省目前渔船理赔过程中查勘定损、复核现状问题进行分析,提出了通过采用图像处理法图像测量损失尺寸大小、手持激光测距仪器以及超声波测厚仪的应用,解决精确测量查勘、复核问题的方法和措施,为渔业保险机构工作人员精确处理查勘定损、复核提供了参考依据,加快理赔速度,提高理赔服务质量,最后提出了两种培养专业人才的方法,解决目前新路径中人才缺乏的问题,为进一步提高理赔服务效率打下坚实的基础。     

一种迁移学习算法在番茄病害检测上的应用

针对当前番茄病害智能识别精度不高、耗时长的问题,提出一种基于Inception-v3和迁移学习相结合的图像分类算法。从试验田中收集8种番茄病害叶片和健康叶片,运用1 000万像素高清扫描仪统一扫描成图像,将图像归类到9种文件夹中,手动标记叶片属性。最后,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法对健康和病害叶片进行分类试验,并与传统图像分类算法(KNN、SVM、BP神经网络)和非迁移学习算法进行对比。结果表明,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法,在番茄病害图像分类中能够快速有效识别分类生长健康番茄和患病番茄,并且能高效识别番茄病害的种类。其中健康置信度达0.9760,病害种类平均置信度达0.929 7,可为番茄病害检测和防治提供支持。     

K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类

目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。     

医学图像精细化分割方法研究

指出了深度学习方法在医学图像分割中取得较大的进展,但医学图像处理的复杂性使得全自动分割方法难以取得较好的分割效果。在卷积网络分割的基础上,结合应用场景使用适当的后处理手段来提升图像的分割效果是一种比较有临床意义的研究方法。主要研究了基于概率图的全连接条件随机场模型和基于用户交互的深度编辑网络,并分析总结了这两种方法的实现原理和各自优势,并对未来的研究工作进行了一些展望。     

基于局部相似性先验的协作表示人脸识别

针对光照、伪装/遮挡等非受控环境下的人脸图像,本文探讨了一种基于局部相似性先验的协作表示人脸识别。首先选择合适的人脸图像并对其进行等份不重叠分块,接着计算不同分块间的权重,最后将块与块之间最优的相似性先验信息加权至协作表示算法中,以实现人脸的分类。实验结果表明,与目前基于协作表示的人脸识别算法相比,本文算法在性能上有明显的提高。     

水稻工厂化育秧生长信息智能模拟采集系统的设计

水稻工厂化育秧可有效提高生产效率,确保国家粮食安全。为了给水稻工厂化育秧生长管理提供更为迅速、可靠的信息判决依据和决策支持,设计了一种水稻工厂化育秧生长信息智能模拟采集系统,包括针对水稻秧苗生长情况的高光谱图像信息采集系统和监测水稻生长环境各项参数指标的环境信息采集系统(CO2采集单元、温度采集单元、土壤水分采集单元、光照强度采集单元)。同时,采用Keil C语言开发系统的工作软件,以AT8 9 S5 2单片机为控制器、LCD1 6 0 2为液晶显示器等设计了系统正常工作的软硬件系统。