司广涛
- 作品数：21 被引量：31H指数：3
- 供职机构：曲阜师范大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省教育厅自然科学基金江苏省高技术研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 融合多种先验信息的光学层析图像重建被引量：1
- 2010年
- 为克服光学层析成像的病态特性,将三种不同的先验信息模型引入到基于辐射传输方程的光学层析成像中,给出了对应于三种重建模型的重建算法,其中在线过程作为先验信息的重建算法中,提出一种神经网络优化算法。最后对这三种先验信息模型进行了综合比较和讨论,并在图像的平滑性、边缘保留特性、算法复杂性及重建效果方面对其进行定量比较,提出一种分析平滑性的算子和一种基于梯度的衡量边缘保留特性的算子。实验证明基于三种先验信息模型的重建算法均能提高重建图像质量,其中,平滑先验模型的平滑效果最好,马尔可夫随机场模型有较好的边缘保留特性,线过程模型在平滑图像的同时可以更好地保留图像边缘,并且重建精度较高。
- 孟静司广涛赵景秀
- 关键词：光学层析成像
- 基于最大熵模型的垃圾邮件过滤系统研究
- 电子邮件已经成为人们日常生活中通信、交流的重要手段之一，但垃圾邮件的泛滥已带来严重后果，有效地区分合法邮件和垃圾邮件成为一项紧迫的任务。
近年来，有关垃圾邮件过滤技术的研究逐渐兴起，常见的过滤方法有黑／8名单技...
- 司广涛
- 关键词：垃圾邮件过滤最大熵模型
- 文献传递
- 一种深层肿瘤新生血管的高分辨率光声成像方法
- 本发明公开了一种深度学习模型下深层肿瘤新生血管的高分辨率光声成像方法，属于生物医学成像领域，具体步骤为：采集训练数据，在声学分辨率光声成像系统下，采集肿瘤血管的低分辨率光声图像，在光学分辨率光声显微成像系统下，采集肿瘤血...
- 司广涛孟静赵景秀禹继国郑炜
- 文献传递
- 一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统
- 本发明提供了一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统，通过对历史磁盘数据进行特征提取，从中选择特征向量进行训练，实现了基于神经网络检测慢盘的方案，优化了慢盘检测过程，提高了慢盘检测准确性并降低了计算复杂度；同时在实际使用过...
- 夏建川张秀娟刘轶禹继国刘新闯黄宝贵李光顺司广涛
- IPv4/IPv6校园网的规划与实现被引量：5
- 2011年
- 随着CERNET2建设的全面展开,高等院校建立IPv6校园网,积极投入IPv6的试验和研究成为必然趋势。主要研究基于IPv4的IPv6校园网规划问题,首先从技术方面,阐述IPv4网络向IPv6网络过渡以及IPv6网络之间进行通信的过程中所用到的双栈、隧道、NAT-PT等重要的过渡技术;然后,从规划与实现方面,研究在现有IPv4网络拓扑的基础上添加IPv6网络后的层次化网络拓扑结构,新增的IPv6网络所提供的服务以及为满足需求所选用的设备等。从而为IPv6校园网的部署提供理论指导和实践经验。
- 司广涛任芬芬
- 关键词：IPV4/IPV6双栈隧道NAT-PT拓扑
- 一种深层肿瘤新生血管的高分辨率光声成像方法
- 本发明公开了一种深度学习模型下深层肿瘤新生血管的高分辨率光声成像方法，属于生物医学成像领域，具体步骤为：采集训练数据，在声学分辨率光声成像系统下，采集肿瘤血管的低分辨率光声图像，在光学分辨率光声显微成像系统下，采集肿瘤血...
- 司广涛孟静赵景秀禹继国郑炜
- 基于深度学习与边缘计算的垃圾分类方法
- 2023年
- 垃圾分类回收对保护环境和节约资源具有重要意义。为实现高效快捷的垃圾分类,提出了基于深度学习与边缘计算技术的垃圾图像分类方法。首先,在ResNet基础上设计了适用于垃圾图像分类的深度学习模型GarbageCNet,实现基于图像的智能化垃圾分类。然后,将垃圾分类模型部署到边缘计算设备树莓派上,通过树莓派的摄像头模块采集垃圾图像,调用深度学习模型进行垃圾分类预测。实验结果表明,分类准确度最高到达96.33%,与基于VGG19模型的垃圾分类方法相比,分类准确度提高了4%且训练时间更少。相较于现有的垃圾分类神经网络模型,在垃圾种类较多的情况下,分类准确度更高。
- 吴琦闫毕成王晨晨崔文旭辛若腾司广涛
- 关键词：垃圾分类
- 基于梯度树的光学层析正则化重建
- 2006年
- 光学层析成像是一个病态重建过程,为降低重建过程中的病态特性,需加入合适的先验信息。目前,大多数重建都是基于扩散方程的,在某些情况下,这种重建会失败。直接基于玻耳兹曼传输模型,并以图像熵为正则化项的梯度迭代重建是一种有效的方法。该方法中,梯度计算是个难点。对此,提出一种基于梯度树的求解方法,降低光学层析图像重建的病态性,有效地重建光学层析图像。
- 司广涛曹宝香孟静
- 关键词：光学层析成像图像重建最大熵
- GPU并行计算在医学光声成像中的应用
- 2017年
- 光声成像因其兼具纯光学成像的高对比度和超声成像的高空间分辨率,已经成为生物医学成像领域的研究热点之一。目前,光声成像技术已被证明在癌症和心血管疾病的研究和诊断中具有重要的应用价值。然而,光声成像中的大数据量采集和大规模的信号处理过程限制了光声成像速度,直接影响到该成像技术在疾病实时监测等领域的应用。GPU并行计算提供了便捷、有效的高速数据处理框架,在信号处理领域得到了广泛的应用,其为快速光声成像的实现提供了一条有效的途径。本文综述了目前GPU并行计算在光声成像中的应用方法和领域,阐述了GPU并行计算在加速光声成像过程中的有效性,对下一步GPU和光声成像的深入融合研究提供了有价值的参考。
- 益新尧孟静司广涛朱晓瑜
- 一种基于最大熵模型的邮件过滤方法被引量：1
- 2008年
- 根据电子邮件中正常邮件和垃圾邮件的概率特性,将在信号处理领域应用广泛的最大熵模型引入到邮件过滤中,并结合邮件的半结构化特性,形成邮件特征向量,给出传统特征函数的改进定义。在此基础上,构造出基于最大熵模型的邮件过滤方法的基本框架。实验结果表明,这种过滤方法表现出了良好的性能。
- 司广涛李培峰朱巧明李军辉
- 关键词：最大熵模型特征提取邮件过滤
