张小龙
- 作品数：9 被引量：25H指数：3
- 供职机构：宾夕法尼亚州立大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省回国留学人员科研经费资助项目国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于驾驶模拟器的HMI可用性测试实验环境研究被引量：4
- 2020年
- 针对现有汽车驾驶模拟器的功能局限,探讨了对于测试汽车人机界面(HMI),如何搭建一个可用性测试实验环境,探究出汽车HMI在驾驶模拟器上的可用性测试方法.针对汽车的智能化和网联化功能,设计并搭建出基于智能驾驶座舱的台架,实现了通用智能汽车驾驶仿真,使汽车HMI设计测试过程明细化,继而验证设计的可行性和有效性.以先进驾驶辅助系统中的LDW(车道偏离预警)功能为例,分析了LDW的应用场景,最后将HMI设计应用到驾驶模拟器上进行可用性测试,以期对未来HMI测试方法产生一定的启发.
- 刘雨佳王建民王文娟张小龙
- 关键词：驾驶模拟器人机界面可用性测试
- 面向信息可视化的语义Focus+Context人机交互技术被引量：11
- 2015年
- 大数据成为继云计算和物联网之后,国际学术界和产业界所共同瞩目的又一个研究热点.信息可视化是辅助用户洞悉大数据背后隐藏的知识和规律的重要方法和有力工具.如何在图形用户界面中对大规模信息以符合认知规律的方式进行可视化,并且使得计算机能够智能化的理解用户意图以配合其进行高效的人机交互,是信息可视化面临的挑战之一.文中提出一种面向信息可视化的语义Focus+Context人机交互技术.首先,在基于空间距离的经典Focus+Context数学模型基础上对其进行语义建模和扩展,建立了面向信息空间和可视化表征空间的语义距离模型以及语义关注度模型,定义了交互中的焦点对象与语义上下文.其次,在此基础上建立了语义Focus+Context用户界面模型,给出了界面抽象元素和实体元素以及映射关系的形式化描述,同时建立了Focus+Context交互循环机制.最后,给出了应用于经典Focus+Context及鱼眼数学模型的描述,表明文中提出方法具有很好的兼容性描述能力;同时,给出了面向文件系统主题聚集的语义Focus+Context应用,给出了基于主题语义关注度与嵌套圆鱼眼视图的动态可视化实例,应用实例表明文中提出技术能够有效支持用户在信息可视化界面中对大规模信息进行智能化的可视化和交互探索.
- 任磊魏永长杜一张小龙戴国忠
- 关键词：信息可视化人机交互用户界面
- 基于分割对抗网络的肺结节分割被引量：2
- 2019年
- 为实现肺结节的精准快速分割,提出一种基于分割对抗网络的像素到像素的肺结节分割方法。算法分为两个模块,分割模块用以提取肺结节的特征,分割肺结节;对抗模块用以比较分割出的结节与金标准之间的差异,评价分割效果。通过对大量CT图像的对抗训练,学习得到肺结节特征,并得到分割后的结节图像。在LIDC-IDRI肺结节公开数据集上的测试结果表明,该方法像素精度达到90.14%,与金标准的交叉比达到66.10%,能准确高效分割出CT图像中的肺结节。
- 肖宁强彦赵涓涓张小龙
- 关键词：肺结节
- PET/CT孤立性肺结节诊断模型的特征选择算法
- T/CT孤立性肺结节计算机辅助诊断模型中,从结节影像学的特征角度来预测良恶性是辨别肺结节性质的关键.为了构造一个良好的诊断预测模型,提高肺结节良恶性诊断的效率以及准确率,本文提出了一种基于JMI互信息的混合模型特征选择算...
- 王晋张小龙
- 关键词：特征选择算法孤立性肺结节准确率
- 多模态融合下长时程肺部病灶良恶性预测方法被引量：1
- 2019年
- 为了更精确、全面地表征各时期肺部医学影像中病灶特征的变化与发展规律,研究在时间纵向维度上预测肺结节的演变方式,构建了一种多模态特征融合下不同时期肺部病灶良恶性预测模型。根据病人不同时期的序列CT图像,提取肺部病灶的传统特征与深度特征,构造多模态特征;通过神经网络对多模态特征进行相关性快速融合;利用长短时记忆方法学习不同时期具有时间特征的肺部病灶特征向量,构建一个双向长短时记忆网络对病灶进行良恶性预测。实验表明,所提方法准确率为92.8%,比传统方法有所提高,可以实现有效预测。
- 张娅楠赵涓涓赵鑫张小龙王三虎
- 关键词：肺部病灶
- 尺度空间金字塔池化的肺结节分类研究被引量：3
- 2019年
- 在计算机辅助诊断系统中对肺结节良恶性的准确分类至关重要,但由于肺结节形状大小变化较大,作为卷积神经网络(CNN)的输入,会形成噪声,干扰判断。融合多尺度空间金字塔池化(MSPP)对肺结节进行分类。在传统AlexNet模型的基础上做出改进,更利于肺结节图像的输入;采用多个尺度的结节范围,减少噪声;使用多尺度空间金字塔(MSPP)策略提高分类准确性。实验结果表明,该方法达到92.65%的准确性,在准确性、敏感度、特异度、ROC曲线下面积值上均优于其它分类方法。
- 张丽强彦张小龙刘继华
- 关键词：多尺度卷积神经网络特征提取
- 血管粘连型肺结节图像的序列分割方法
- 2018年
- 为解决以往分割算法对血管粘连型结节分割不准确以及分割效率较低等问题,提出基于超像素和稀疏子空间聚类的序列肺结节图像分割方法。对CT图像进行序列肺实质分割,提取感兴趣图像序列,采用改进的超像素序列分割方法对感兴趣图像序列进行过分割,对所有的超像素样本提取新特征,包括对比度增强直方图特征、超像素样本邻域纹理特征以及基于先验知识的位置信息特征,采用距离约束稀疏子空间聚类算法对超像素样本进行聚类,得到序列肺结节掩膜,最终得到序列肺结节图像。实验结果表明,该方法能准确高效地分割序列血管粘连型结节图像。
- 张伟张小龙赵涓涓强彦唐笑先
- 关键词：特征提取
- 基于同步深度监督的多尺度肺结节分类被引量：2
- 2019年
- 针对在肺结节分类中容易产生过拟合的问题,提出一种基于同步深度监督的多尺度肺结节分类方法。解决梯度消失问题,最小化分类错误并实现同一框架中同步训练多尺度肺结节图像,提高肺结节分类精确度。改进经典的AlexNet网络,使其更适合肺结节图像分类;将同步深度监督(SDS)策略纳入到AlexNet架构中,向隐藏层提供集成的同步监督;通过多尺度空间金字塔策略提取多尺度肺结节图像特征。实验结果表明,该方法的准确性达到93.68%,且在准确性、敏感度、特异度、ROC曲线下面积值上均优于其他分类方法。
- 张丽强彦张小龙王三虎
- 关键词：多尺度卷积神经网络特征提取
- 利用问题求解理论来研究交互式复杂信息的可视分析行为被引量：2
- 2020年
- 面对大数据的挑战,力图将人的推理能力和计算系统的数据处理能力相结合的交互式可视分析研究变得愈发重要。然而目前仍缺乏有效的认知理论来指导面向复杂信息的可视分析系统的设计,诸如意义构建等现有的理论框架通常着眼于分析行为的外在特征,未能对此类行为的内在认知机理进行深入研究。因此提出将问题求解作为一种理论框架来解释交互可视分析行为的基本认知活动,并建议从非良构问题的角度来描述可视分析过程中用户所面临的主要挑战,还从问题表征及问题求解策略等角度分析了可视分析系统对分析行为的影响。本研究在理论上,将认知心理学领域的问题求解理论引入到交互可视分析行为的研究中,该方法对设计面向复杂信息分析的其他类型交互系统也有启示作用;在实践层面上,从问题求解的支持角度探索了可视分析系统的设计和评估问题。
- 张慧军张慧军张小龙
