基于注意力机制的多尺度融合肝脏器官分割

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我国拥有大量的肝脏病变患者且发病率正呈现逐年上升的趋势,而临床诊断中医生需要手动勾画病理图像中的肝脏轮廓来辅助制定手术方案,这极大的加重了医生的负担以及病人的等待时间,因此实现对肝脏器官的自动勾画在临床诊疗中具有重要意义。本文在编码器-解码器结构的基础上,将注意力机制与带有空洞卷积的空间金字塔结构相结合,提出一种多尺度融合的肝脏器官分割模型,并在2784张腹部器官CT图像中进行实验,获得96.32%的分割Dice准确率。该方法有效克服网络在下采样时容易忽略特征间的上下文依赖以及在特征融合时无法有效利
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DBSCAN算法是基于密度的聚类算法,可在有噪声点的数据集中发现任意形状类簇,得到广泛应用。但其存在大规模磁盘I/O导致计算速度慢,密度不均匀类簇和人工干预确定阈值导致聚类偏差等缺陷,基于此提出Spark内存迭代并行化SDKB-DBSCAN(Spark Density Division Kernel Density Estimation Boundary Stategy-Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise)改进算法,设计S
流程实例执行过程中的漏洞和相关安全配置很大程度上取决于安全专家的经验知识,这对安全技术的要求极高。这可能导致系统处于不安全的处境中。从流程实例日志中查找分析漏洞信息是一项具有挑战性且耗时的任务。因此,非常需要提供一套机制来简化安全分析流程,提高识别效率。本文提出使用规则过滤的朴素贝叶斯模型来对流程实例日志进行分析处理,提取关键的知识决策,实验表明此模型有很好的分析分类效果。
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