田娟秀
- 作品数：9 被引量：124H指数：4
- 供职机构：湖南工程学院计算机与通信学院更多>>
- 发文基金：湖南省科技计划项目国家自然科学基金湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生金属学及工艺电气工程更多>>
- 虚拟数控车床系统建模及加工过程仿真的研究
- 由于数控机床的高效率、高质量和高柔性的特点，使得它在制造业中迅速普及。如何保证数控程序的正确性已成为数控加工中突出的问题。随着计算机图形学和可视化技术的发展，将刀具轨迹或加工成型过程形象地在屏幕上显示出来，以便操作者检查...
- 田娟秀
- 关键词：数控加工仿真面向对象设计虚拟数控机床碰撞检测
- 文献传递
- 基于面向对象的虚拟数控系统的研究被引量：2
- 2006年
- 提出了虚拟数控机床的基本系统结构,引入面向对象程序设计的基本概念于虚拟数控机床的设计。根据数控机床各零部件在加工过程中的特点,把它们分成静态类、运动类和动态类3类。在此基础上,利用3维实体CAD(computer aided design)软件系统进行虚拟数控机床加工过程中非变形物体(静态类与运动类)的外形设计并转换成STL(stereolithography)文件,对动态变形物体采用特征造型方法,与设计的成员函数即该零部件的运动函数有机地集成起来,构成类,最终实现数控机床各机构的动态仿真。引入了四元数的基本概念,并将其应用于系统设计与实现。上述方法为虚拟数控系统的研究提供了基本框架。实验结果证明,上述方法是可行的,具有很好的实用价值和参考价值。
- 李仲阳田娟秀
- 关键词：虚拟现实数控机床面向对象
- 基于3D深度残差全卷积网络的头颈CT放疗危及器官自动勾画被引量：16
- 2019年
- 头颈部肿瘤放射治疗危及器官的准确勾画是放疗计划的关键步骤,然而头颈部放疗危及器官的精确分割挑战性很大,目前临床医生手动勾画危及器官非常繁琐、耗时且缺乏一致性。提出基于3D深度残差全卷积网络的头颈部肿瘤放疗危及器官自动分割方法,通过改进的V-Net网络分割模型,有效地结合危及器官CT影像的深层特征和浅层特征,同时根据特别设计的端到端监督学习确定危及器官分割模型参数。为了解决小器官类分布极不平衡问题,提出利用器官位置先验约束采样区域与随机采样相结合的训练样本选择策略,同时采用Dice损失函数对网络进行训练。该策略不仅可加速训练过程,提升分割性能,而且可保证小器官的分割准确率。该方法在2015年MICCAI头颈自动分割挑战赛数据集PDDCA上验证,各器官分割的Dice系数平均值分别为:颌下骨0.945、左腮腺0.884、右腮腺0.882、脑干0.863、左颌下腺0.825、右颌下腺0.842、左视神经0.807、右视神经0.847、视交叉0.583。大多数器官的95%Hausdorff距离小于3 mm,所有器官的勾画平均距离均小于1.2 mm。实验结果表明,该方法在除脑干以外的危及器官分割中性能比其他对比方法更优。
- 田娟秀田娟秀刘国才顾冬冬谷珊珊
- 关键词：头颈部肿瘤
- 基于GPU的海面实时仿真的研究与实现
- 2014年
- 海面的仿真研究不仅在计算机图形学领域具有重要的意义,同时对于水力学、流体力学、波动力学、海洋学等都具有重要的实际意义.本文采用基于海洋统计和经验的模型,该模型采用大量正弦波的叠加来模拟海面,通过FFT合成一个类似海浪谱分布的高度场;通过实时纹理映射技术实现水面的反射和折射,从而增强水波动画的真实感;充分利用图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)提供的可编程特性及强大的计算能力,用GPU来提高水面绘制速度,实现海面实时绘制.
- 田娟秀廖智梁九妹龚军辉
- 关键词：GPUCG
- 基于改进YOLOv5的牧群检测方法
- 2024年
- 在农牧业生产和生态环境监测领域,精确识别牧群对于管理和监测工作至关重要。然而,传统的牧群目标检测方法存在着检测精度低和效率低等问题。针对这些问题,提出了一种改进的YOLOv5牧群(以羊和牛为检测对象)识别算法。首先,在网络中嵌入SA注意力机制模块,通过组卷积来减少计算负担,同时采用Channel Shuffle操作来促进不同组之间的信息交流。其次,引入CoordConv卷积,有助于优化神经网络在包含坐标信息的任务中的表现,同时提升精度和召回率。最后,用EIOU损失函数替代原模型中的CIOU,在提高模型收敛速度的同时获得更好的定位效果。经过实验证明,优化后的模型在自行制作的数据集上的平均精度达到了92.3%,相较于原始YOLOv5模型提升了1.4%。改进后的模型在检测精度和速度方面都有明显提升,可以快速而准确地进行牧群的检测和识别。
- 董振华田娟秀阮志
- 关键词：损失函数
- 医学图像分析深度学习方法研究与挑战被引量：93
- 2018年
- 深度学习(Deep learning,DL),特别是深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs),能够从医学图像大数据中自动学习提取隐含的疾病诊断特征,近几年已迅速成为医学图像分析研究热点.本文首先简述医学图像分析特点;其次,论述深度学习基本原理,总结深度CNNs在医学图像分析中的分类、分割框架;然后,分别论述深度学习在医学图像分类、检测、分割等各应用领域的国内外研究现状;最后,探讨归纳医学图像分析深度学习方法挑战及其主要应对策略和开放的研究方向.
- 田娟秀田娟秀刘国才谷珊珊鞠忠建顾冬冬
- 关键词：医学图像分析卷积神经网络图像分类图像分割
- 基于NSST变换和PCNN的医学图像融合方法被引量：5
- 2018年
- 目的:融合PET/CT/MRI医学图像,使结果图像尽可能包含更多边缘和纹理特征等信息,以更好地区分病变、肿瘤与正常组织器官,为疾病诊断提供更多的有用信息。方法:提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的融合方法。首先,根据图像局部区域能量和,对图像NSST低频系数进行加权融合;然后,根据PCNN神经元的点火次数,选择图像NSST高频方向系数;最后,通过逆NSST变换,得到融合后的图像。结果:分别对7组MRI/PET和CT/PET图像进行融合实验,其结果图像具有很好的视觉效果,且在互信息、边缘相似性、梯度相似性及空间频率4个指标综合评价中较其它算法更优。结论:本方法可以自适应捕获边缘和纹理信息,具有良好的融合效果。
- 田娟秀田娟秀
- 关键词：脉冲耦合神经网络医学图像融合
- 基于LabVIEW和CC1101的无线温湿度监测系统设计被引量：5
- 2016年
- 针对传统温湿度监测系统布线繁琐及存储数据困难等缺点,设计了一种基于LabVIEW和CC1101的无线温湿度监测系统.系统设计了以温湿度传感器AM2302及单片机AT89C52为主要芯片的数据采集处理模块采集环境温湿度数据,以射频收发器CC1101为主要芯片的无线传输模块传输数据;用LabVIEW作为上位机的数据处理和界面开发工具实现温湿度数据的接收、分离、显示、存储、报警等功能.实验结果表明,设计的系统能准确有效地监测环境温湿度,为温湿度的无线监测提供了一种稳定性高、性价比高的解决方案.
- 龚军辉郭清华胡慧田娟秀
- 关键词：LABVIEW温湿度监测无线传输
- 虚拟数控车削系统中碰撞检测问题的研究
- 2008年
- 碰撞检测问题是虚拟数控车削系统的不可或缺的部分,有效、精确的碰撞检测对提高数控环境的真实性、增强虚拟环境的沉浸感有着非常重要的意义.碰撞检测问题就是测试物体之间是否存在相交的问题.采用合理的空间分割系统和层次包围盒是减少所需测试的多边形数目、提高碰撞检测的速度的有效方法.实验证明,采用基于空间分割方法的八叉树算法有效地提高了检测的速度,保证了虚拟动态加工环境中碰撞检测的实时性.
- 田娟秀
- 关键词：碰撞检测八叉树实时性
