张丽丽
- 作品数：4 被引量：2H指数：1
- 供职机构：长春理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学机械工程医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 基于深度学习的癌变组织显微高光谱图像分类
- 2024年
- 在因式分解卷积神经网络和残差结构的思想下,利用膨胀卷积,并添加注意力机制,提出了一种融合混合注意力机制模块的残差分解卷积神经网络(CBAM-RFNet)。该网络主要是把传统3×3的二维卷积因式分解为3×1和1×3的两个一维卷积串联,不仅增加了网络模型的深度,还减少了参数,是一种轻量级的网络模型。在显微高光谱成像系统采集的甲状腺癌显微高光谱图像上的实验结果显示,与其他深层的神经网络相比,提出的网络能有效提升显微高光谱图像的分类精度,其分类的总体准确率为98.23%,F1值为98.66%,Kappa系数为0.909。
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- 整体语言教学法与英语词汇教学
- 词汇教学在英语学习过程中起着举足轻重的作用，而多数英语课堂教学是以教师为中心的。这种现象普遍存在，导致了学生在词汇学习过程中陷入耗时、低效的误区。因此，本文通过整体语言教学法的实施与应用，对解决英语词汇教学所存在的问题进...
- 张丽丽
- 关键词：大学英语英语教学词汇教学教学模式
- 文献传递
- 癌变组织偏振多参数识别与纹理特征分析
- 2024年
- 偏振成像技术中穆勒矩阵元素含义模糊、单一衍生参数信息解读受限,为了增强原有数据分析范式的可解释性和强关联性,提出一种癌变组织偏振多参数特征识别方法,并通过纹理分析来定量描述癌症组织的偏振差异。基于双波片旋转法穆勒矩阵测量方案升级搭建背向散射偏振成像系统,采集未染色肺癌与基底细胞癌切片。引入旋转不变量获取高维偏振参数集,生成偏振多参数特征曲线,实现病理区域多维特征提取与可视化,解决直接使用穆勒矩阵受方向影响的问题。计算了灰度共生矩阵和Tamura纹理属性,结果表明,当固定纹理维度时,不同偏振参数的癌变识别能力不同,单个纹理属性可成为多个偏振图像的共同量化指标;当固定偏振维度时,不同纹理属性有望成为单一偏振维度的多个辅助定量指标。该方法快速高效,可为辅助病理检测提供新思路,在临床上展现出良好的应用前景。
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- 关键词：纹理特征癌变组织
- 基于穆勒矩阵成像全阵元曲线的癌变组织识别被引量：1
- 2023年
- 改进原有背向穆勒矩阵成像装置,采集未染色肺癌、乳腺癌切片,基于穆勒矩阵各阵元的物理含义,借鉴光谱数据生成偏振立方体,纵向提取任意像素全阵元曲线,展示曲线特有的穆勒矩阵信息分析方式。采用夹角余弦曲线分类方法,对照病理标注生成混淆矩阵。其中肺癌、乳腺癌精度可达89.59%、87.82%,高倍率乳腺癌精度为77.52%。全阵元曲线较单一阵元分类准确率更高。本文方法的可视化分析、像素分类、跨尺度特性表明在偏振检测领域有很大的挖掘空间以及应用潜力。
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- 关键词：癌变组织特征提取
