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易三莉: 作品数：69 被引量：252H指数：9; 供职机构：昆明理工大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金云南省教育厅科学研究基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信天文地球更多>>

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肺癌图像数据库及可视化工具的建立被引量：4: 2011年; 肺癌是目前最常见的恶性肿瘤,也是已知的确诊后存活率最低的癌症之一。建立大规模的肺癌图像数据库是进行肺癌计算机辅助诊断(CAD)研究,开展肺癌诊断教育和训练以减轻医生负担,以及提高医疗诊断效率的基础。本文针对当前的肺癌图像数据库联盟(LIDC)在使用中存在的数据存取困难、缺乏对数据可视化和数据检索的支持等问题,提出了一个集数据模型、可视化和数据检索工具为一体的肺癌数据库平台。本文从分析LIDC的数据格式入手,引入数据库技术设计完成了肺癌数据库,以对获取的大量的肺癌图像数据进行管理和使用;针对数据可视化和检索的需要,设计了用于图像及其标注可视化的浏览器和数据查询器。研究结果表明该平台能很好地完成肺癌数据的存储、整合、可视化和检索,促进了肺癌诊断的研究。; 林红利陈真诚易三莉王伟胜

基于U-Net的多尺度融合视网膜血管分割算法被引量：1: 2021年; 针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效.; 易三莉杨雪莲王天伟佘芙蓉熊馨

基于灰度空间相关性最大类间方差的图像分割被引量：9: 2015年; 一维最大类间方差1D-Otsu和二维最大类间方差2D-Otsu在目标和背景比较模糊时,图像分割效果较差。针对该问题,提出一种基于灰度空间相关性(GLSC)最大类间方差的图像分割算法。该算法使用各像素的灰度值与其邻域内相似像素的数目构建直方图,通过计算GLSC直方图的最大类间方差得到分割阈值,应用积分图的思想将运算复杂度由O((N2×L)2)降到O(N2×L),节省了运算时间。针对5幅大小不同和直方图类型不同的真实图像,与1DOtsu、2D-Otsu和灰度空间相关性熵算法进行分割实验比较,结果表明该算法具有较好的鲁棒性。; 贺建峰符增相艳易三莉崔锐; 关键词：最大类间方差直方图积分图图像分割

基于Bi-LSTM的医学文本分词模型被引量：1: 2022年; 中文分词(Chinese Word Segmentation,CWS)是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)中一项重要的基础任务。由于不同领域中文词汇的特殊性以及缺乏相关领域的标记数据,面向特定领域的分词任务是近年来中文分词研究面临的挑战之一。因此,提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)的分词模型,其中分别使用了大规模的中文通用语料以及少量中文医学语料训练模型来构建这种全新的分词模型。该模型在仅使用少量中文医学领域标记数据的情况下,在该领域的分词任务上获得了较好的分词效果,实验结果中的最优F1值为95.54%,相比单独使用中文医学语料训练的分词模型,有比较明显的提升。; 邵党国黄初升马磊贺建峰易三莉; 关键词：中文分词自然语言处理

一种基于心电信号的学生上课注意力检测装置: 本实用新型公开了一种基于心电信号的学生上课注意力检测装置，包括手环主体，所述手环主体上设置有心电信号检测设备，所述手环主体上连接有保护带，所述保护带上固定有中央处理设备，所述中央处理设备上设置有显示屏，所述保护带上设置有...; 熊馨廖江黎贺建峰易三莉任玉艳罗剑花吴迪张亚茹冯建楠; 文献传递

一种用于康复训练的智能脑电椅: 本实用新型公开了一种用于康复训练的智能脑电椅，包括，座椅，底部设有用于支撑的支腿；脑电帽，用于采集患者的脑电信号；扶手，设于座椅的靠背两侧，用于托起患者的手臂，所述扶手上设有指示灯；托板，设于座椅的坐垫前侧，用于托起患者...; 熊馨王爱坤贺建峰易三莉孙志冉张健聪张京

一种基于局部统计参数的图像扩散降噪新算法被引量：4: 2014年; 针对各向同性扩散算法容易模糊图像特征信息以及张量扩散算法在图像同质区域内的噪声点处易产生伪条纹的问题,提出了一种能有效反映图像局部结构特征的局部方差作为特征参数,并基于该特征参数将上述两种算法相结合的新算法。该算法在对图像不同性质的区域进行降噪时,能根据图像的局部统计信息来调整上述两种扩散算法在该区域的扩散速度,以充分利用上述两种算法的优点并避免其缺点。实验结果表明,所提算法较几种经典的算法能更有效地去除噪声和保护、增强图像的边缘等特征信息。; 陈勇易三莉钱洁邵党国相艳马磊贺建峰; 关键词：图像降噪局部方差特征参数

改进的非局部均值滤波算法被引量：21: 2016年; 非局部均值滤波算法是一种能够较好保持图像纹理细节的降噪算法,但该算法不能自适应调节滤波参数且滤波结果易产生伪影。针对这些不足,提出一种自适应的且与各向同性算法相结合的非局部均值滤波算法。通过改进的拉普拉斯算子对图像的噪声方差进行估计,并将估计的方差应用于滤波系数的计算中,实现滤波系数的自适应选择。以局部方差作为调整因子,将非局部均值滤波算法与各向同性局部滤波算法相结合,减少滤波图像产生的伪影,提高图像质量。实验结果表明,与非局部均值滤波算法相比,该算法在保留图像纹理细节的同时能够更好地减少伪影,提高图像的峰值信噪比,具有更好的降噪效果。; 郭贝贝易三莉贺建峰苗莹邵党国; 关键词：拉普拉斯算子噪声方差

改进的NASNet算法在乳腺超声诊断中的应用研究: 2022年; 超声图像在乳腺疾病的临床诊断中具有重要意义,但是乳腺超声图像分辨率低、样本量小,同时对于NASNet算法虽然适用于小样本数据但参数量大难以训练的问题。本研究提出一种改进的NASNet分类算法来检测乳腺肿块的良恶性。首先采用迁移学习技术将NASNet在ImageNet上预训练,将学习到的特征直接用于乳腺超声图像上肿块的良恶性识别,节省计算成本的同时提高精度;然后,为增强网络对超声图像特征的提取能力并使网络轻量化,在NASNet深层融入深度可分离卷积,构造出更深更宽的网络;最后,为了增强与疾病更加相关的特征权重,进一步增强高阶特征信息的提取能力,加入SE模块来筛选超声图像中占比较重的通道特征。为验证该算法,基于本地医院数据集以及公共数据集实验,其中本地医院数据共计1350张超声图像,两个公共数据集共计895张超声图像。采用五折交叉验证的训练方法,并将该算法与目前广泛应用的分类算法进行比较。基于本地医院数据实验的Acc、Sen、F1均为97.52%;公共数据集作为训练集和验证集,本地医院数据集作为测试集的实验的Acc、Sen、F1分别为96.31%、96.31%、96.39%;基于本地医院数据和公共数据的混合数据实验的Acc、Sen、F1均为98.27%。所提算法较其他算法具有优越性,证实了该算法更适用于小样本乳腺超声图像的肿块良恶性分类。; 易三莉佘芙蓉杨雪莲陈东罗晓茂; 关键词：乳腺肿块

改进的LLMMSE滤波器对扩散加权图像的降噪: 2010年; 扩散加权图像具有多边界的特点,在扩散加权图像中,准确的边界信号对扩散张量图像的计算尤其重要。通过对局部线性最小均方误差滤波器(Local Linear Minimum Mean Square Errorfilter,LLMMSE filter)在图像边界处降噪特点进行分析,提出基于最小方差数据集的改进的LLMMSE滤波算法。通过将所提算法应用于模拟数据及真实数据,以及与LLMMSE算法进行比较,验证了本算法具有更好的边界信号降噪能力。; 易三莉陈真诚林红利; 关键词：局部方差

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