基于深度学习的结膜血管分割方法

来源 :电子元器件与信息技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zs83315
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
光学相干断层扫描血管成像技术可以对眼前节的结膜进行高分辨率成像,辅助医生对眼科相关疾病的筛查诊断.为了量化结膜图像中的血管信息,实现疾病筛查,需开展血管的准确分割研究.本文提出了基于U-Net神经网络改进的结膜血管自动分割方法.首先进行结膜图像横纹噪声去除的预处理;然后,在U-Net网络结构的基础上级联了若干“微型U-Net”,并进一步引入了Focal和Dice损失函数,以实现对结膜血管的自动精确分割.本文提出的方法在AUC、准确率、Dice上分别达到了95.8%、95.5%、64.6%,相较于其他方法都取得了最好的效果.
其他文献
随着社会的发展人们对于能源需求也日益增加,而电力作为一种可再生清洁能源逐渐替代了传统的石油资源的应用,所以也在某方面导致无论是工业还是人们的日常生活均对电力提出了更高的要求.为了满足社会的发展需求,各大型水电站得以应运而生,并逐渐朝着现代化、智能化方向发展,基于此,电气设备检修技术的创新和维护将有效的提升大型水电站的运行效率,所以水电站相关单位必须要加强对电气设备检修的重视.
在国民经济水平不断提升的背景下,城市居民对生态环境的关注度越来越高,世界各国也加强了对全球变暖和资源消耗等问题的研究力度.通过利用信息技术,开发利用信息资源,促进信息交流和知识共享,提高经济增长质量,推动经济社会发展转型的历史进程.尤其是在大数据时代下,开始利用云计算和人工智能等先进技术理念对生态环境进行系统研究,以此在全面掌握生态环境问题的基础上,提出有效的预防对策.本文在明确生态环境大数据特征的基础上,根据信息化体系建设提出的需求,分析了如何基于大数据技术进行生态环境信息化体系建设.
随着我国信息技术和经济社会的快速发展,物联网、软件开发、大数据和人工智能等新技术、新业态、新工艺不断涌现,新兴产业激发出社会对高技能人才的迫切需求.实施“卓越工程师教育培养计划”是我国实施建设人才强国、建设创新型国家和新型工业化战略的内在必然要求,也是增强我国综合国力和提升创新能力的必有选择.本文基于我国高校开展“卓越计划”的现状和问题分析的基础上,结合个案的实践探索提出高质量实施“卓越计划”的有效路径.
随着5G、AI、云计算等新一代信息技术的不断发展,万物互联的IoT带来更高效更快捷的信息传输通道,物联网能够支持多个智能家居终端,其功能多样性、性能、安全性都有了较大的提高.然而当前我国市场上的智能家居系统还有种种缺点,如智能化解决方案兼容性差,个性化不足等,所以开发一套扩展性强、具有语音交互、视觉识别等人工智能技术的智能家居系统是很有必要的.本智能家居系统可以实现智能家居终端和移动客户端的双向有效通信:家居设备的状态可以在客户端实时显示,设备也可以执行客户端发送的指令.同时在移动客户端中加入语音交互技术
为了满足社会发展的需求,近零能耗绿色建筑应运而生.近零能耗绿色建筑建设过程中需要一定的辅助设计才能实现低能耗的目的,但我国没有被推广普及的近零能耗绿色建筑智能辅助设计系统,为了满足新绿色建筑评价标准,提出近零能耗绿色建筑智能辅助设计系统设计研究.
针对传统的循迹机器人的稳定性和准确性较差的问题,设计了一种采用飞思卡尔控制器为核心的光电循迹机器人.为了提高信号采集和处理效率,采用了飞思卡尔的控制器,实时采集五路光电传感器单元信号,通过在不同运动速度的情况下,使用不同的路径分析方法,精确控制机器人高精度数字舵机完成快速和慢速时的循迹,通过离散PID算法完成电机速度控制,从而实现了移动机器人的稳定、流畅的循迹功能.
低速下无刷直流电机(BLDCM)的速度表征面临精度低、成本高、周期长、体积大等挑战,严重制约BLDCM在低速领域的应用.为获得低成本、小体积、高可靠的表征方法,本文综合了60°和720°测速法的各自优势,引入FIFO(First Input First Output)的运行机理,提出了一种基于霍尔FIFO测速法来表征低速运行条件下BLDCM的速度.本文首先分析了形位公差对位置传感器的影响,结果表明,形位公差对三路位置传感器电平变化所对应的机械角δ和时间T影响较大;其次试验验证基于霍尔FIFO测速法研究低速
现实虚拟技术可以将更多的画面进行模拟,带给人们一定的视觉享受.对此在进行数字媒体技术的教学中,虚拟现实技术的运用,可以改变传统的教学方式,引导学生们进行技术的学习,并提升自身的影视制作,丰富画面内容,运用多元化的形式进行展现,在视觉上以及听觉上,完善用户的体验,才能进一步地提升数字媒体的设计.在日常的影视动画以及数字媒介中广泛的运用,也得到了大部分受众的喜爱,并且丰富了人们的日常生活.在本文主要对于计算机虚拟技术的使用价值以及使用方式进行了分析,以及其发展产生的效果以及实际的运用,并针对于目前的发展现状进
激光雷达作为一种新兴的传感器,为多种智能设备和无人驾驶汽车提供了精确的环境感知能力,而激光雷达的线束通道数量直接影响其作为传感器的探测能力.然而通过硬件升级增加激光雷达的线束通道数成本极高.因此本文提出基于生成对抗网络的超分辨率方法,基于卷积神经网络分别构建了激光雷达线束超分辨率模型和判别模型,并采用蒙特卡罗方法去除噪点.通过对二元模型进行交替式对抗训练使整个网络达到收敛,利用收敛后的网络完成超分辨率处理.实验结果表明,该模型达到了2.93×10-3的平均误差,可以实现激光雷达点云线束超分辨率,并保留较多
提出基于机器学习的三分类器评估光路传输质量.首先根据传输质量工具生成关于误码率的综合数据,然后利用综合数据训练基于不同集成学习算法的三分类器,最后利用综合数据及多分类指标评估分类器分类性能.结果表明,基于集成学习的三分类器能够很好地评估光路传输质量.为集成学习在光纤链路传输质量评估的研究提供一定的参考价值.