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融合图像局部能量和梯度的水平集分割方法被引量：3: 2011年; 为了实现结构复杂的灰度不均匀图像的快速准确分割,提出一种融合局部能量和梯度敏感性的水平集方法,采用梯度敏感的能量函数改进局部能量最小化水平集方法,并利用灰度全局信息自动初始化水平集.局部能量函数由局部灰度拟合函数定义,是水平集的外部驱动能量,适用于分割灰度不均匀图像.梯度敏感项依据图像特性,自动判定对水平集的驱动方向,其外部能量函数能加速零水平集向目标边界的运动,内部能量函数则推动零水平集离开平坦区域.该方法提高了水平集演化的速度和稳定性;通过调节水平集对不同强度边缘的敏感度,能够提取出弱边缘;而且不需要交互式操作.实验结果表明,该方法在分割灰度不均匀图像时,具有快速、准确和鲁棒性好的特点.; 包立君刘宛予浦昭邦; 关键词：图像分割水平集方法自动初始化

木片在线测量系统的研究被引量：6: 2009年; 为了给木片质量在线分级,实现木片的优化管理,本文设计了木片管理系统CMS(Chip ManagementSystem).该系统采用前馈神经网络模型测得木片新鲜度和种类等级,利用近红外传感器测量木片含水率,根据多次粒度测量法获取木片尺寸信息,基于贝叶斯分类器原理利用虚拟传感器实现树皮含量的检测,最后根据以上测得的木片属性参数定义木片的质量等级.测量结果表明该系统可以准确地在线测量木片的属性参数,实现木片等级的在线预测.因此本文提出的CMS,可以根据木片质量的等级信息管理木片、监控木片的供给,从而达到制浆过程中优化精炼控制.; 刘宛予丁峰李洁张延丽; 关键词：木片质量神经网络

基于模式识别方法的肺癌分型比较: 2010年; 根据不同特征对分型准确率的影响,使用Logistic回归分析进行特征选择及优选实验研究,并采用神经网络和支持向量机方法对常见的周围型肺癌进行分型比较。通过实验,说明了神经网络和支持向量机在肺癌分型的应用方法,比较了两种模式识别方法在肺癌分型中的运用情况,验证了支持向量机在小样本情况下比神经网络具有更强的泛化能力。; 刘露马俊雷李云董永庆刘宛予; 关键词：支持向量机神经网络 LOGISTIC回归

基于变结构思想的OGY同步控制器: 2009年; 为扩展混沌控制方法在混沌同步中的应用,设计了一种基于变结构思想的Ott-Grebogi-Yorke(OGY)同步控制器.基于变结构控制的思想,将OGY混沌控制方法进行了扩展,通过误差系统近似的线性模型寻找合适的稳定流形,进而通过变结构控制器将误差系统的轨迹控制到稳定流形上面,实现混沌系统的同步.这种变结构控制策略使得OGY方法可以应用到混沌同步当中.Hénon映射的仿真结果验证了该控制策略的有效性。; 申立群王茂刘宛予; 关键词：变结构控制混沌同步 HÉNON映射

基于稀疏去噪的心脏磁共振扩散加权图像的三维恢复: 磁共振扩散加权成像(DWI)信号采集过程中受到热噪声、结构噪声、化学伪影和电磁伪影的干扰,而且DWI信号强度低于常规的MRI信号,从而导致其信噪比较低[1]。如果不能从含噪数据中准确地获取有用的信息,就无法保证所算出扩散...; 包立君刘宛予浦昭邦陈忠

CT图像中肿大淋巴结肺癌转移分类方法被引量：7: 2009年; 为解决肺癌N分期中胸部CT难于对肿大淋巴结是否癌转移进行评价的问题,寻求能够有效表示淋巴结病理特性的图像特征,实现对肿大淋巴结癌转移快速准确地判别。该文采取交互式分割从CT图像中提取出肿大淋巴结;直接计算淋巴结的多分辨率直方图得到200维空间信息特征样本集;利用具有处理高维数据集优势的支持向量机(SVM)构造分类器;用测试集对经训练的SVM分类器进行测试以评价分类性能。经96例病例实验结果表明:100个淋巴结图像的200维特征计算用时1.91s,SVM分类器训练测试用时1.36s,敏感性76%,特异性64%,准确度70%,接受者操作特性曲线(ROC)下面积(AUC)0.6525。高维图像空间信息特征能够有效表示淋巴结特性;没有考虑医学征象进行肿大淋巴结癌转移定性诊断的准确度就达到了70%,同时分类速度比传统纹理算法提高了约10倍。; 刘露刘宛予楚春雨吴军周洋张红霞鲍劼; 关键词：CT图像肿大淋巴结

新的超声立体视觉数据增强技术: 2008年; 针对超声成像噪声大、数据质量严重退化的特点,提出了一种新颖的非稳定度度量算法,该算法通过加强图像变化较大的部分来实现超声数据的增强。给出了输入信号信噪比不同情况下非稳定度算子与Deriche算子的输出仿真结果;通过兔子肝脏和12周胎儿的实际数据计算,得到了二者经非稳定度算子处理前后的超声立体视觉图像。研究结果表明,非稳定度数据增强技术对噪声不敏感,通过对比处理前后的图像可清晰地看出非稳定度算子能够有效地改善超声立体视觉成像的质量。; 刘宛予唐志健朱跃敏刘文辉胡珊张延丽王丽会I.E.Magnin; 关键词：超声成像技术

胸部CT图像中孤立性肺结节良恶性快速分类被引量：27: 2009年; 为突破医学影像诊断学依据医学征象进行定性诊断准确度不高的瓶颈,针对胸部CT图像中孤立性肺结节(SPN)定性诊断问题,提出了能够用图像特征有效表示SPN病理特性,快速准确诊断SPN良恶性的计算机辅助诊断系统。采取交互式分割方法从胸部CT图像中提取出SPN;直接计算SPN图像的多分辨率直方图得到768维空间信息特征样本集;然后,充分利用具有处理高维数据集优势的支持向量机(SVM)构造SPN良恶性分类器;最后,通过测试样本集对经训练后的SVM分类器进行测试以评价分类性能。对214例病例进行实验,结果表明:240个SPN图像的768维特征计算所用时间为4.83s,SVM分类器训练测试所用时间为2.24s,敏感性为73.33%,特异性为70%,准确度达71.67%,接受者操作特性曲线(ROC)下面积(AUC)为0.7864。该系统提取的高维图像空间信息特征能够有效表示SPN特性;没有考虑医学征象进行SPN定性诊断的准确度即可达到71.67%,同时分类速度比传统纹理算法提高了近50倍,为医学影像学解决SPN定性诊断问题提供了便捷、客观的辅助手段。; 刘露刘宛予楚春雨吴军周洋张红霞鲍劼; 关键词：CT图像良恶性结节

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国家自然科学基金(60777004)