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支力佳: 作品数：15 被引量：51H指数：5; 供职机构：北方民族大学计算机科学与工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金辽宁省重大科技计划项目宁夏回族自治区自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学冶金工程更多>>

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互信息启发的相似度组合图像检索算法被引量：5: 2011年; 图像的视觉特征与用户描述之间的差距一直是影响基于内容的图像检索准确度的最主要因素。对多种相似度进行组合来检索图像是近几年图像检索领域涌现出的一个研究热点,也是缩小这种差距的一种有效途径。如何选择更好的组合方法则是该领域很多研究者关注的核心问题。提出一种新的相似度组合算法。该算法基于互信息度量相对熵的原理,计算连续变量相似度与离散变量相似性之间的相关性,对多种相似度进行选择,以"和规则"组合相似度。在公用数据集上进行检索实验,该算法优于当前其他的"和规则"下的组合方法。; 支力佳张少敏赵大哲赵宏赵宏; 关键词：互信息

基于排序支持向量机的组合相似度图像检索被引量：1: 2017年; 针对通用型图像检索面对不同图像数据难以事先确定合适图像特征的问题,提出一种基于互信息(MI)作为相关性测度的相似度选择的排序支持向量机精化最终结果的检索方法。该方法采取融合大量全局特征以及局部特征的策略,通过在少量的训练集上进行线下相似度选择,在提供良好检索准确性的基础上大幅减少后续检索中使用的特征数量,并且通过排序支持向量机进一步提高检索准确性。在自然图像Wang数据集以及医学图像IRMA数据集上进行实验,结果表明该方法优于常用的单一最好相似度以及典型的"和规则"组合方法,分别比准确性第二好的方法提高了13.3%和96.7%。公共数据集的实验结果表明,所提方法能够提高通用型图像检索系统的准确性。; 支力佳张少敏; 关键词：互信息

融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准被引量：6: 2011年; 针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,提出了一种基于融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取3种特征点,Harris-Laplace,Laplacian of Gaussian和网格点;然后使用遗传算法去除特征点集的冗余,并通过对位映射构建无向完全图顶点集合;进而使用改进的Kruskal算法来构造最小生成树;最后使用得到的最小生成树估计Rényi熵.该算法较好地解决了在噪声数据中使用最小生成树估计Rényi熵面临的特征点不稳定导致鲁棒性低和构造最小生成树遇到的速度瓶颈.实验结果表明:在图像含有噪声、灰度不均匀以及初始误配范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和较快的速度.; 支力佳张少敏赵大哲赵宏; 关键词：医学图像配准 LAPLACIAN 最小生成树

融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准被引量：12: 2012年; 配准准确性是医学图像配准算法的一项重要指标,像素灰度是目前图像配准中广泛使用的特征,但是灰度特征来源单一,而且忽略空间信息,在一些情况下容易产生误配。针对这个问题,本文提出一种融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准算法。该算法首先使用基于互信息的刚性配准算法对两幅待配准图像进行粗配;然后,在采样点上提取像素灰度和SIFT高维特征,并在此基础上构造k-最邻近图(kNNG);最后,使用k-最邻近图来估计α互信息(αMI)。实验结果表明:和传统的基于互信息和像素灰度的刚性配准算法,基于熵图估计和单一像素灰度特征的非刚性配准算法相比,本文提出的算法具有更高的配准准确性。; 张少敏支力佳赵大哲林树宽赵宏; 关键词：医学图像配准 SIFT描述子

基于灰度共生矩阵和梯度相位互信息的医学图像检索被引量：8: 2010年; 结合灰度共生矩阵特征和梯度相位互信息,提出了一种面向临床实际应用的两步匹配医学图像检索算法.该算法在提供良好分类性能的灰度共生矩阵特征的基础上,通过精化检索进一步提高了检索精度,以及检索算法的整体鲁棒性.使用该算法对包含有6种不同解剖部位的CT图像库进行检索实验.实验结果表明该算法在达到良好的检索准确性的同时,具有接近实时的查询响应速度.对该算法进行适当扩展,能容易地推广到实际医学检索应用中.; 支力佳张少敏赵大哲赵宏; 关键词：基于内容图像检索灰度共生矩阵

基于组合SVR的非平稳时间序列的模糊建模方法被引量：1: 2006年; 本文介绍一种对非平稳时间序列建模的新方法.参考Janos Abonyi提出的应用于时间序列的模糊分块算法,将该算法与改进的支持向量回归模型结合起来.首先,提出一种改进的支持向量回归的表达形式;然后,通过启发式的加权方法将模糊分块的信息与SVR结合起来;最后,提出一种基于组合SVR的建模方法.实验结果表明,本文提出的方法对于非平稳时间序列的建模具有较高的实用价值.; 林树宽支力佳张少敏乔建忠王国仁于戈

融合梯度信息的最小生成树医学图像配准被引量：3: 2010年; 针对传统的均匀子采样的最小生成树配准方法对采样率敏感,导致配准鲁棒性降低的问题,提出了一种融合梯度信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取均匀子采样点集,并在此基础上构造最小生成树;然后使用最小生成树来估计Rényi熵;最后将图像间的边缘梯度信息融入到配准框架中.通过在公共数据集RREP上,与传统的基于均匀子采样的最小生成树配准算法和基于归一化互信息配准算法相比,提出的算法在达到良好配准精度的同时,具有更平滑的配准函数和较强的鲁棒性.; 张少敏支力佳赵大哲赵宏; 关键词：医学图像配准最小生成树图像梯度

基于Rényi熵的互补尺度空间关键点医学图像配准被引量：2: 2010年; 针对医学图像配准对鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,本文提出一种基于Rényi熵的互补尺度空间关键点配准算法。该算法首先从图像上提取Harris-Laplace(HL)和Laplacian of Gaussian(LoG)两种互补的尺度空间关键点,然后将关键点对应的灰度信息融入到联合Rényi熵中,最后使用最小生成树来估计联合Rényi熵。新算法结合了互补关键点的鲁棒性,和最小生成树估计Rényi熵的高效性。实验结果表明在图像含有噪声、灰度不均匀和初始误配范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和较快的速度。; 张少敏支力佳赵大哲赵宏林树宽; 关键词：医学图像配准 LAPLACIAN 最小生成树

基于通道残差嵌套U结构的CT影像肺结节分割方法: 2023年; 早诊断早治疗对提升肺癌的存活率至关重要。肺结节是肺癌早期主要表现,但其异质性特征增加了计算机断层扫描对肺结节的检测难度,降低了分割结果的精确度。为提高肺结节分割结果的完整性和精确度,提出三维通道残差嵌套U网络(CR U2Net)。浅层特征同时包含病灶细节和噪声信息,提出浅层信息处理U结构平衡噪声信息的干扰;为加强不同层特征信息的交互,丰富特征表达和传递,提出通道残差结构,配合嵌套U结构实现特征信息的提取优化;考虑到浅层特征包含空间细节信息而深层特征具有语义抽象性,设计通道挤压U结构实现不同语义级别特征有效融合;将上述模块集成到UNet中构建出基于嵌套U结构的肺结节分割模型。提出的模型在Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative数据集中进行训练,达到了83.83%的Dice系数。优于多数现有肺结节分割方法且与UNet,UNet++以及PCAMNet网络相比领先了3.98%,1.96%和1.26%;针对网络结构进行有效性验证,结果表明各模块均发挥作用,在可接受参数量和计算量的情况下达到最优性能。; 蒋武君支力佳张少敏张少敏

三维多尺度嵌套U结构CT影像肺结节检测被引量：3: 2022年; 目的肺结节检测在低剂量肺部计算机断层扫描(computed tomography,CT)筛查肺癌中具有重要意义。但由于结节大小、形状和密度的变化十分复杂,导致难以在低假阳性率下保证高的灵敏度,这限制了深度学习算法在常规临床实践中的肺结节自动诊断,建立具有良好结节检测性能的深度学习模型仍然是一个挑战。针对此问题,本文提出了一种基于3D ReSidual U(3D RSU)块的嵌套U结构的肺结节检测框架。方法3D RSU块通过混合不同大小的感受场获得多尺度特征来丰富特征信息。而嵌套U结构允许网络获得更大分辨率的特征图,从而具有多层次深度特征,获得丰富的局部和全局信息,增强网络区分前景和背景的能力,进而提高微小结节等非显著性目标的检测性能。结果该框架在公共肺结节(lung nodule analysis 16)挑战数据集上进行了评价。方法能够准确地检测出肺结节,灵敏度达到了97.2%,与基准方法相比,该方法灵敏度提高了2.6%,具有很高的灵敏度和特异性,在0.125、0.25、0.5、1、2、4、8共7个假阳率点的灵敏度平均值为86.4%,尤其是在每扫描0.25个假阳性上,灵敏度达到80.9%,优于基准算法76.9%的结果。结论本文所提出的结节检测模型,由于在低假阳率上有较高的灵敏度,可以使本网络在常规临床实践中为医生辅助诊断提供更加可靠清晰的早期肺癌参考信息。; 许正玺张少敏支力佳支力佳

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