赵欣
- 作品数：30 被引量：81H指数：6
- 供职机构：大连大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省自然科学基金国防基础科研计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>
- 融合多尺度特征与注意力的脑白质病变分割
- 2023年
- 针对目前磁共振脑影像上的脑白质病变分割精度较低、小病灶易漏识的问题,提出一种结合多尺度信息与注意力机制的U-Net改进模型用于脑白质病变分割.首先,引入多尺度卷积模块以拓展网络宽度,提升特征捕获能力.其次,引入混合下采样模块,对粗、细两种粒度的下采样特征进行融合以减少下采样过程中的信息损失;同时,引入跨层融合模块,通过对跳跃连接两端的编、解码信息进行融合,降低对等层间的语义差异.最后,在编码阶段采用分散注意力模式,根据深、浅层的不同特点分别设计空间注意力模块和通道注意力模块,以增强网络对病灶区域的关注度.在MICCAI2017 WMHs分割挑战赛提供的公开数据集上与同任务的其它文献算法进行对比,本文算法在召回率和相似系数的性能评估上均获得了有效提升,分别达到了0.834和0.803,这表明本文算法是一种有效的脑白质病变自动分割算法.
- 赵欣张银平苗延巍高冰冰
- 关键词：图像分割卷积神经网络脑白质病变
- 基于免疫算法的自组织神经网络在效能评估中的应用被引量：1
- 2008年
- 针对自组织神经网络自身的局限,将免疫克隆选择算法的克隆和变异机制引入SOM的学习算法中,提出一种免疫自组织神经网络模型,并建立了模型的学习算法。该学习算法用免疫克隆选择算法的克隆算子和变异算子改进自组织神经网络中的邻域大小和权值调整规则,使每个神经元的权值学习率和邻域大小随神经元的亲和力发生变化,从而克服了自组织神经网络分类效果受样本输入次序影响的弱点,且在很大概率上保证网络收敛到全局最优解。性能仿真结果说明该学习算法比自组织神经网络学习算法具有更好的分类准确性和泛化性能。将该模型应用雷达电子战装备的作战效能评估中,结果表明免疫自组织神经网络模型比自组织神经网络模型分类更合理。
- 李智生李俊山赵欣冯帆
- 关键词：自组织神经网络免疫算法
- 物联网发展现状及未来发展的思考被引量：11
- 2012年
- 物联网目前受到各国政府、学术界和工业界的广泛重视。介绍了物联网的基本概念,对比了物联网与无线传感器网络、互联网、泛在网之间的关系。描述了物联网的网络架构,给出物联网网络架构模型,同时,概述了物联网的技术体系,并给出物联网技术体系模型。从应用和技术2个角度分析了国内外的发展现状,并指出当前物联网发展存在的主要问题.针对国内在物联网发展中存在的问题,提出今后的努力重点和发展建议。
- 赵欣
- 融合注意力和Inception模块的脑白质病变端到端分割被引量：6
- 2021年
- 针对目前磁共振脑影像上脑白质高信号区域的自动分割存在分割精度较低和细小病灶易漏识等问题,提出一种融合注意力和Inception的U-Net分割模型。在U-Net的编码阶段加入Inception模块以增加网络宽度,使其具有多尺度特征的提取能力,并加入注意力模块以增强网络对分割目标的关注度,两者的加入和融合可以有效提升网络的特征提取和表达能力。同时,在解码阶段的每一个卷积层上增加残差连接,可以提高网络的优化速度。此外,针对样本不均衡易导致分割结果中假阴性过多的问题,采用具有均衡调节能力的Tversky损失函数优化网络训练。实验结果表明,所提方法能够较好地分割脑白质的高信号区域,特别是小病灶区,且各项分割指标优于多个对比方法。
- 赵欣王欣王洪凯
- 关键词：INCEPTION残差
- 基于多尺度和跨空间融合的超声乳腺结节端到端分割方法
- 本发明提供一种基于多尺度和跨空间融合的超声乳腺结节端到端分割方法，包括：以传统U‑Net的编码—解码结构为主框架，其中，编码器通过多尺度特征提取与融合模块替代所述传统Unet的卷积操作，获取不同感受野的上下文信息；在瓶颈...
- 赵欣祝倩倩黎红豆赵聪吴佳玲
- 融合多重自注意力和可变形卷积的多模态脑胶质瘤分割被引量：1
- 2023年
- 脑胶质瘤的磁共振图像分割对于脑肿瘤的诊断、手术规划以及放疗等治疗方案的确定具有非常重要的意义.针对现有脑肿瘤分割算法分割精度不高边缘分割不精确,易出现假阳性的问题,本文提出一种基于多重自注意力和可变形卷积的Unet改进模型.模型将原始Unet框架的标准卷积替换为残差模块,以防止模型训练过程中出现梯度消失;通过在瓶颈层加入基于Transformer的多重自注意力模块来提取局部特征和全局上下文信息,以更好地挖掘像素间的相关性;在跨层连接处采用可变形卷积来增强模型对形状感知的敏感性,以提升肿瘤边缘特征的提取能力.实验结果表明,所提算法的分割结果评价指标高于使用同样数据集的其他对比模型,而且对肿瘤边缘的分割更加精确.这表明本文算法是一种有效的脑胶质瘤自动分割算法.
- 赵欣张鑫李鑫杰王洪凯
- 关键词：脑胶质瘤
- 脑部FLAIR核磁共振影像的图像强度标准化方法
- 本发明涉及核磁共振图像处理领域，具体是一种脑部FLAIR核磁共振影像的图像强度标准化方法。本发明方法在FLAIR图像的灰度直方图上寻找截断点，将灰度值大于截断点的体素进行标记，使其不参与线性标准化操作，而对强度值小于截断...
- 赵欣王欣杨晓王洪凯
- 文献传递
- “计算机网络”课程的教学方法研究被引量：6
- 2012年
- 为解决目前计算机网络教学中存在的重讲解轻互动、重分析轻综合、重理论轻实际等问题,对计算机网络课程的教学方法进行深入研究,提出适合于计算机网络教学的案例教学法、归纳教学法、讲练教学法和研讨教学法。分析了每种教学方法的内涵和实施办法,并给出具体示例。同时,介绍了将这些教学方法运用到教学实践的具体过程。通过实际教学验证,效果良好。
- 赵欣
- 关键词：计算机网络课程教学教学方法
- “计算机网络”课程的知识点划分与微课程教学设计被引量：7
- 2016年
- 针对计算机网络教学的微课程建设,结合当前微课教学的特点和规范,阐述了计算机网络课程的知识点划分方法,并分析了如何在知识点基础上进行微课教学设计。首先,详细介绍了课程的知识点划分原则和关联规则,提出以章节为单位对知识点进行拆分和构建树状的知识点结构图,并给出知识点树状结构图的具体划分实例。其次,在划分的知识点基础上进行微教学设计,详细分析了微课教学设计原则,并以RIP协议为例给出微课程教学设计的具体思路和步骤。
- 赵欣
- 关键词：计算机网络知识点
- 基于3D全卷积深度神经网络的脑白质病变分割方法被引量：5
- 2020年
- 脑白质病变影像的自动分割对于大脑疾病的临床诊断和研究具有重要的辅助作用。目前,研究者们主要采用深度学习解决脑白质病变部位的自动分割问题,虽取得一定成果,但仍存在分割精度不高、小病变无法被精确分割的问题。本文提出一种融合残差、金字塔池化和注意力机制的3D全卷积深度神经网络模型。该模型采用残差连接避免深层网络的梯度消失;采用金字塔池化聚合更多的上下文信息;采用注意力机制定位感兴趣的目标。各模块顺次衔接,构建具有较强学习能力的卷积模块链,并在链条两端分别附加上、下采样结构,形成完整的端到端模型。实验在MICCAI 2017数据集上进行,结果表明,本文方法的分割结果DSC得分为0.762,召回率为0.727,精确率为0.801,特异性为0.991,优于对比的其他方法。
- 赵欣石德来王洪凯
