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多模态3D卷积神经网络脑部胶质瘤分割方法被引量：4: 2018年; 由于大多数脑部胶质瘤边界有水肿且内部结构复杂,分割胶质瘤及瘤内结构难度较大。提出一种新的基于多模态MRI 3D卷积神经网络(CNN)脑部胶质瘤及瘤内各结构的自动分割算法。首先,标准化由T1、T1c、T2、FLAIR 4个MRI模态组成的输入图像。其次,构建10个卷积层,2个全连接层的3D CNN。卷积层采用3×3×3的3D卷积核;全连接层采用PRe Lu激励函数,并结合dropout技术防止过拟合。构建的3D CNN分割胶质瘤和瘤内各结构精度高,与专家手动分割的结果接近。实验结果表明,构建的多模态3D CNN能够准确地分割MRI多模态图像脑部胶质瘤及瘤内各结构,具有重要的临床意义。; 谷宇吕晓琪李菁任国印喻大华赵瑛吴凉张文莉郝小静黄显武; 关键词：图像分割

基于DICOM增强型信息对象挂片显示技术的研究与实现: 自信息技术的提出至今，计算机技术已经取得了长足的发展，并由于信息技术的实用性和便捷性，现已应用到社会各行各业。上世纪70年代，X线计算机体层设备（X线 CT）问世，医学成像技术发生了质的飞跃。在此期间，医学影像设备得到了...; 郝小静; 关键词：模块化设计; 文献传递

DICOM增强型信息对象信息提取技术的研究: 2012年; 背景:随着医学影像技术的发展,医学数字图像和通信标准早期的信息对象定义不能突显出新图像的序列特点。目的:分析增强型信息对象的新技术,新结构和新机制,寻找一种方法,能正常浏览增强型信息对象,获取相关信息。方法:依照医学数字图像和通信标准分析增强型信息对象的结构,基于面向对象编程,实现图像浏览,获取图像对象的详细信息。结果与结论:该程序能够便捷流畅地浏览增强型信息对象并获取到它们的标签信息。利用本程序,可以改进优化现有的医学图像处理软件,所获取信息为三维重建和挂片协议等提供有力技术支撑。; 吕晓琪郝小静谷宇; 关键词：DICOM DCMTK

基于NSCT和CLAHE的乳腺钼靶X线图像微钙化点增强方法被引量：4: 2018年; 针对微钙化点容易漏检的问题,提出一种非下采样轮廓波变换结合对比度受限自适应直方图均衡的乳腺图像微钙化点增强新算法。对乳腺图像预处理,提取乳房区域并将胸肌区域去除;再对图像进行非下采样轮廓波变换提取多尺度、多方向的子带,对其中的多个高频子带采用高斯拉普拉斯算子检测边缘并增强;进一步采用对比度受限自适应直方图均衡算法,提高图像局部小区域的对比度,实现乳腺图像微钙化点增强算法。结果表明该方法是一种有效的乳腺钼靶图像微钙化点增强方法,为微钙化点检测和乳腺癌诊断提供支持。; 谷宇吕晓琪吴凉郝小静赵瑛喻大华张信雪张文莉黄显武任国印; 关键词：X射线光学图像增强

基于三维区域增长和灰度积分投影法的肺实质分割被引量：6: 2016年; 为了提高肺结节计算机辅助检测、辅助诊断的准确性,研究精确分割肺实质方法。首先,采用Otsu法实现阈值法粗分割;其次,设计三维区域增长方法有效去除粘连在肺实质上的主气管和支气管树;再次,采用灰度积分投影法以及行扫描方法对左右肺粘连的情况进行判别和处理,实现左右肺分离;最后,用滚球法修复肺区边界,实现肺实质分割。该方法有效解决了肺实质分割中粘连肺实质的气管、支气管树去除问题,高密度的肺部组织易丢失、粘连肺壁的肺结节容易被遗漏等问题。通过对多组LIDC-IDRI肺部图像数据集的实验表明,该方法能够精确高效地实现对于肺实质分割。; 谷宇吕晓琪赵建峰杨立东喻大华赵瑛黄显武任国印郝小静; 关键词：肺实质分割滚球法

基于数据挖掘技术的大学英语过程性评价体系研究被引量：1: 2018年; 现代教育再也不止步于应试教育,而是提倡素质教育。传统保守的终结性评价显然已经不能适应社会的发展步伐,因而一种全新的评价方式随之应运而生,这就是过程性评价。过程性评价不仅可以让学生的学习能力有质的飞跃。还可以让教师的教学有突破性的优化。但是在过程性评价的使用过程中,仍旧存在着这样那样的缺陷,比如因为教师对学生相关的信息资料收集不足,导致了逻辑错误,从而产生了个人偏见。这就极容易造成过程性评价的真实性与有效性降低。本文就目前大学英语的过程性评价的形势提出一种新的设想,把过程性评价使用过程中产生的数据通过数据挖掘进行缜密的分析。如通过教师在英语四六级中教学中的过程性评价得到的信息利用数据挖掘来进行比较与分析,再和教师在学生的英语四六级成绩中得出的总结性的评价实行全面比较,推断出教师在英语教学中过程性评价能否客观合理,进而解决过程性评价使用过程中产生的问题,促使大学英语教育能更科学的实行过程性评价。; 郝小静; 关键词：数据挖掘技术大学英语

基于数据挖掘技术的大学英语过程性评价体系分析: 2017年; 如今现代教育向更和谐的方向发展,提倡素质品行的教育。因为传统教育的保守性在教育体系的评价上明显已经不能追上社会的发展步伐,所以过程性评价体系这一种全新的方式随之而生。在过程性评价中,虽然这种方式对教学有促进作用,但是在这之中,依旧存在着各种的缺陷,例如因为老师在收集学生相关的信息资料时,因为没有充足的时间收集而导致了逻辑错误,而对学生产生了不好的印象。以下文章就针对当前大学英语过程性评价的情况进而提出了一种全新的想法,过程性评价中产生的数据要通过数据挖掘过程中进行缜密的分析,然后找到方法进而解决在使用过程性评价过程中所产生的问题,最终才可以基于数据挖掘技术促使大学英语教育,才能以更科学严谨的方法运用过程性评价。; 郝小静谢利君; 关键词：数据挖掘技术大学英语

基于数据挖掘技术的英语成绩评价分析被引量：1: 2016年; 现今的教育领域中应用先进的技术对学生学习成绩进行评价和分析,能节省教师更多的时间,并能提高对学生成绩的准确的评价。基于这样的原因,在此次的研究中,对数据挖掘技术的英语成绩评价进行分析和研究,主要从数据挖掘的方法、数据准备和数据模型进行分析和探讨。望此次的论述能为现今英语教学效果评价体系的建立,提供可行性的建议,进而提升对学生英语成绩评价结果的准确性。; 郝小静; 关键词：数据挖掘技术数据库

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郝小静