胡伏原 作品数:92 被引量:368 H指数:11 供职机构: 苏州科技大学电子与信息工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 江苏省自然科学基金 江苏省高校自然科学研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 文化科学 理学 更多>>
基于DBCNet的TOF-MRA中脑动脉树区域自动分割方法 2023年 从脑部医学影像中划分动脉树区域是诊断和评估许多脑血管疾病的早期步骤.现有的区域分割方法多依赖人工辅助,本文中提出了一种基于双分支连通网络(dual branch connected network,DBCNet)的脑动脉树自动分区方法,可以将时间飞跃磁共振血管造影(time of flight-magnetic resonance angiography,TOF-MRA)中的动脉树分割为6个主要区域.DBCNet中引入了分支特征解耦模块和Swin Transformer机制的全局与局部特征融合模块,训练采用先定位后分割的两步训练策略.本研究使用了111例TOF-MRA数据,其中81例作为训练集,20例作为验证集,10例作为测试集,模型在测试集上的平均Dice系数为74.72%,95%豪斯多夫距离(HD95)为3.89 mm.和其他先进分割网络相比较,该网络能更准确地分割出各个主要区域,并具有一定的鲁棒性. 张嘉骏 鲁宇澄 鲍奕仿 李郁欣 耿辰 胡伏原 胡伏原复杂背景下快速人脸检测与识别 人脸的检测与识别的研究涉及模式识别、图像处理、生理学、心理学、认知科学等许多领域,与基于其它生物特征的身份鉴别方法以及计算机人机交互领域都有密切联系.由于各领域对人脸检测与识别技术的需求日益迫切(特别是安全领域),这使得... 胡伏原关键词:人脸检测 人脸识别 肤色模型 人脸表示 分类器 文献传递 基于视觉注意力生成式对抗网络的图像自动标注 2023年 互联网时代图像及视频数据流量爆发式增长,包含着海量的信息内容,如何高效的管理和利用图像数据获得了越来越多的关注。论文提出一种基于结合自注意力(Transformer)和生成式对抗网络的图像自动标注模型,通过设计的视觉注意力生成器建立图像到标注词汇的映射关系,同时引入生成式对抗训练提高生成器的生成效果。在Corel 5K和IAPRTC-12两个数据集上的实验表明,该方法能够针对不同图像产生自适应数目的标签,且生成结果更具多样性。 胡锐 芮忠 胡伏原关键词:TRANSFORMER 图像自动标注 基于树型小波和灰度共生矩阵的SAR图像分类 SAR图像包含有相干斑噪声,传统的方法不能很好地对SAR图像进行分类。本文将图像的空间域和频域特征相结合,提出了一种新的SAR图像分类方法。该方法将树型小波中颇纹理能量特征、灰度共生矩阵特征、树型小波滤波后的灰度组成的特... 胡伏原 张艳宁 薛笑荣 苏爱民关键词:SAR图像 灰度共生矩阵 图像分类 文献传递 时空图卷积网络与注意机制的视频目标分割 被引量:3 2021年 目的从大量数据中学习时空目标模型对于半监督视频目标分割任务至关重要,现有方法主要依赖第1帧的参考掩膜(通过光流或先前的掩膜进行辅助)估计目标分割掩膜。但由于这些模型在对空间和时域建模方面的局限性,在快速的外观变化或遮挡下很容易失效。因此,提出一种时空部件图卷积网络模型生成鲁棒的时空目标特征。方法首先,使用孪生编码模型,该模型包括两个分支:一个分支输入历史帧和掩膜捕获序列的动态特征,另一个分支输入当前帧图像和前一帧的分割掩膜。其次,构建时空部件图,使用图卷积网络学习时空特征,增强目标的外观和运动模型,并引入通道注意模块,将鲁棒的时空目标模型输出到解码模块。最后,结合相邻阶段的多尺度图像特征,从时空信息中分割出目标。结果在DAVIS(densely annotated video segmentation)-2016和DAVIS-2017两个数据集上与最新的12种方法进行比较,在DAVIS-2016数据集上获得了良好性能,Jacccard相似度平均值(Jaccard similarity-mean,J-M)和F度量平均值(F measure-mean,F-M)得分达到了85.3%,比性能最高的对比方法提高了1.7%;在DAVIS-2017数据集上,J-M和F-M得分达到了68.6%,比性能最高的对比方法提高了1.2%。同时,在DAVIS-2016数据集上,进行了网络输入与后处理的对比实验,结果证明本文方法改善了多帧时空特征的效果。结论本文方法不需要在线微调和后处理,时空部件图模型可缓解因目标外观变化导致的视觉目标漂移问题,同时平滑精细模块增加了目标边缘细节信息,提高了视频目标分割的性能。 姚睿 夏士雄 周勇 赵佳琦 胡伏原一种基于深度学习多分类模型的肺部细胞病理涂片鉴别诊断方法 2023年 目的采用快速在线细胞病理学评估方法进行肺癌中晚期患者的病理评估,是目前常用诊断方法,但存在人工诊断准确率低和细胞病理医生人数不足等问题。本文提出一种基于深度学习的细胞病理涂片多分类方法,以求实现六类常见肺部细胞病理涂片的鉴别诊断。方法本文提出了一种基于CBAM注意力机制增强的ResNet-18网络,以及一种由粗到细的多分类框架,并对深度学习分类方法的特征激活图进行了分析。结果本文共收集了313张肺部Diff-quick染色的细胞病理涂片,其中259张用于训练,54张用于测试。本文所提出方法在正常肺组织、小细胞癌、非小细胞癌、鳞癌、腺癌和类癌共计6种细胞的分类鉴别中取得了准确率为70.4%、精确率为81.5%,召回率为78.2%和F1评分为78.9%的结果。在与金标准的相关性对比中,该模型与高年资细胞病理学医生相当,高于低年资细胞病理学医生。结论本文提出了一种基于深度学习多分类模型的肺部细胞病理涂片鉴别诊断方法,该方法可以协助细胞病理学医生进行肺癌患者的细胞病理涂片诊断,并提高快速在线细胞病理学评估的可行性。 耿辰 汤松峤 龚伟 胡伏原 戴亚康关键词:细胞病理学诊断 计算机辅助诊断 肺癌 一种有效的多目标跟踪算法 本文针对自然环境下的多目标跟踪,提出了一种有效的实时跟踪算法。通过改进MeanShift算法,并结合Kalman滤波器,实现了对多类目标的高精度的稳健跟踪,解决了目标的遮掩问题。并提出了一种用于自动初始化目标的三层区域链... 肖敬若 胡伏原 郑江滨 张艳宁关键词:多目标跟踪 KALMAN滤波 文献传递 一种红外图像目标定位的方法 被引量:3 2008年 针对红外热像仪定标和红外图像特征点提取难的缺点,提出一种借助虚拟CCD像机,并利用DEM数据对红外目标实时进行三维空间定位的方法。实验结果表明,该方法速度快,三维定位精度较高,易于工程应用。 郗润平 张艳宁 胡伏原关键词:红外图像 DEM数据 基于一致性的综合能源系统低碳经济调度 被引量:7 2023年 综合能源系统(integrated energy system,IES)是解决能源损耗和环境污染问题的有效途径。为提高IES的经济性和环保性,提出了一种基于一致性的IES低碳经济调度策略。首先,在IES中引入阶梯式碳交易机制,在碳交易成本函数构造中,提出一种随着碳排区间而递增的成本系数,通过成本的非线性递增来限制碳排放量。其次,综合考虑能量传输过程中的损耗问题,构建一种结合用能需求和传输损耗的供需平衡约束条件。然后,将电、热、气供能单元的增量成本作为一致性变量,利用领导一致性算法对IES进行分布式调度,进而实现各单元的供能最优输出。最后,结合不同的实验案例验证了所提低碳经济调度策略的有效性。 贺文 陈珍萍 胡伏原 景苏川 顾敏明关键词:碳交易机制 一种基于粗糙K均值的多靶点中心优化方法 2012年 结合粗糙集理论与K均值算法,提出一种粗糙K均值多靶点中心优化方法,通过噪声去除、多靶点区域识别、靶点中心计算三个步骤获取多个靶点中心的最优坐标。最后,在仿真桥梁上进行检验,结果显示其精度为74.5%,相关系数为0.290,说明该方法具有一定的准确性与鲁棒性。 吴宏杰 吕强 叶红霞 胡伏原 付保川 钱培德关键词:多靶点 桥梁监测