韩云涛
- 作品数：3 被引量：7H指数：1
- 供职机构：南昌大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金江西省研究生创新基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 一种嵌入式智能婴儿车
- 一种嵌入式智能婴儿车，包括功能控制芯片、GPS定位器及服务平台、移动通信模块、温湿度检测、太阳能电池板、显示屏、手机APP；功能控制芯片分别与GPS定位器及服务平台、移动通信模块、温湿度检测、太阳能电池板、显示屏连接；G...
- 韩云涛闫科利朱莉王玉暤洪向共
- 文献传递
- 一种嵌入式智能婴儿车
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- 韩云涛闫科利朱莉王玉暤洪向共
- 文献传递
- 基于卷积神经网络的注意缺陷多动障碍分类研究被引量：7
- 2017年
- 注意缺陷多动障碍(ADHD)是一种高发于学龄儿童的行为障碍综合症。目前,ADHD的诊断主要依赖主观方法,导致漏诊率和误诊率较高。基于此,本文提出一种基于卷积神经网络的ADHD客观分类算法。首先,对脑部磁共振图像(MRI)进行头骨剥离、高斯核平滑等预处理;其次,对大脑的右侧尾状核、左侧楔前叶和左侧额上回部位的MRI进行粗分割;最后,利用3层卷积神经网络进行分类。实验结果表明:1本文的算法能有效地对ADHD和正常人群进行分类;2右侧尾状核和左侧楔前叶的ADHD分类准确率要高于ADHD-200全球竞赛中所有方法达到的ADHD最高分类准确率(62.52%);3利用上述3个脑区对ADHD患者和正常人群进行分类,其中右侧尾状核的分类准确率最高。综上所述,本文提出了一种利用粗分割和深度学习对ADHD患者和正常人群进行分类的方法。本文方法分类准确率高,计算量小,能较好地提取不明显的图像特征,改善了传统MRI脑区精确分割耗时长及复杂度高的缺点,为ADHD的诊断提供了一种可参照的客观方法。
- 朱莉张丽英韩云涛曾佺常为科
- 关键词：注意缺陷多动障碍磁共振图像卷积神经网络
