杨然 作品数:6 被引量:4 H指数:1 供职机构: 中山大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 广东省自然科学基金 更多>> 相关领域: 医药卫生 自动化与计算机技术 机械工程 更多>>
基于深度学习算法的细菌性与病毒性儿童肺炎的分类方法 本发明提供一种基于深度学习算法的细菌性与病毒性儿童肺炎的分类方法,该方法首先对源数据集进行人工标注,再在全卷积网络语义分割与卷积神经网络算法的基础上,先采用全卷积网络语义分割算法对图像进行前景分割肺部区域得到感兴趣区域,... 辜祥宏 杨然文献传递 结直肠癌患者肝脏CT图像分类中决策树模型的应用 被引量:4 2014年 目的:探讨数据挖掘中决策树模型在结直肠癌患者肝脏CT图像分类中的应用。方法:分别选取结直肠癌患者肝转移、单纯性肝囊肿以及正常肝脏的CT增强图像各20例。对该60例肝脏CT增强图像分别进行灰度直方图、灰度共生矩阵以及图像变换的纹理特征提取,然后采用朴素贝叶斯分类器和决策树归纳分类器对图像进行分类。最终分类结果与临床事实分类对照,利用十折交叉验证法验证两种分类模型的有效性。结果:基于数据挖掘的决策树模型对结直肠癌患者肝脏CT图像进行分类准确性较高。决策树归纳的分类准确性远高于朴素贝叶斯分类器(准确性96.7%vs 76.7%,Kappa值0.95 vs 0.65,P<0.05)。结论:基于数据挖掘的决策树模型可以对结直肠癌患者肝脏CT图像进行分类,不仅能够判断肝脏有无相关病灶,而且仅依据图像的基本特性,可以自动识别肝脏乏血供转移瘤与单纯性肝囊肿,为未来计算机辅助诊疗疾病提供有效的参考信息及途径。 曹务腾 庄乔棣 练延帮 龚佳英 熊斐 邱建平 张波 杨然 周智洋关键词:数据挖掘 决策树 肝脏 CT图像 基于深度学习算法的细菌性与病毒性儿童肺炎的分类方法 本发明提供一种基于深度学习算法的细菌性与病毒性儿童肺炎的分类方法,该方法首先对源数据集进行人工标注,再在全卷积网络语义分割与卷积神经网络算法的基础上,先采用全卷积网络语义分割算法对图像进行前景分割肺部区域得到感兴趣区域,... 辜祥宏 杨然文献传递 基于径向基函数神经网络的膝关节磁共振T2 map数据分类 2014年 目的:设计一种膝关节骨性关节炎(OA)磁共振T2 map数据分类器,用于OA疾病分类。方法:通过磁共振成像(MRI)T2 mapping技术,采集46例膝关节MRI图像共计1380个数据,按膝关节软骨全器官磁共振成像评分(WORMS)分区方法提取10个亚区的T2值数据,以T2值数据为特征量进行数据挖掘,建立径向基函数(RBF)神经网络分类器,结合临床诊断结果实行对采集样本数据分类识别。结果:RBF分类器对于膝关节T2 map数据最终识别准确率为75%,体现了良好的OA数据分类效果。结论:基于直接确定法的RBF神经网络构造的膝关节OA分类器无需任何迭代,通过简单步骤就得到最优权值、合适的中心以及方差,适合作为OA的疾病分类器。 吴一晓 杨然 李占军 何浩强 胡红丽关键词:膝关节炎 径向基函数 神经网络 基于范数优化的并行磁共振成像算法 2009年 研究了并行磁共振成像图像重建的范数优化问题.首先,通过分析目前常用的2种并行磁共振成像重建算法——GRAPPA算法和SENSE算法,归纳出它们在重建过程中所用的动态数学模型,描述成形如矩阵方程Ax=b的形式;然后,将范数优化引入到重建算法中的建模及模型参数估计中,通过采用不同矩阵范数意义下的目标函数,即在不同的范数空间中重建图像,提高优化的自由度和算法设计的灵活性;最后,通过仿真对范数优化后的重建图像质量进行分析,说明不同范数优化对重建图像的影响,并探讨了范数优化中相关参数及优化目标函数的选择问题. 贾森 杨然一种基于无人小车的三维重建系统及其方法 本发明提供一种基于无人小车的三维重建系统,其中包括树莓派、PC端、双目相机模块、RGB相机模块、控制舵机和IO扩展控制板。双目相机模块通过USB与树莓派通信连接,RGB相机模块通过USB与树莓派通信连接,树莓派与PC端通... 顾家宝 杨然文献传递