赵广军
- 作品数：2 被引量：10H指数：2
- 供职机构：重庆大学光电工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 融合候选区域提取与SSAE深度特征学习的心脏MR图像左心室检测被引量：4
- 2018年
- 左心室检测在计算机辅助心脏MR图像诊断方面具有重要价值,针对由于成像质量、部分容积效应、目标复杂多变等因素影响,导致左心室自动检测准确度较低的问题,提出一种融合候选区域提取与栈式稀疏自编码器(SSAE)深度特征学习的心脏MR图像左心室检测方法.在候选区域提取阶段,先用超像素算法产生初始区域,然后对SSAE学习到的深度特征采用层次聚类算法生成候选区域;在检测阶段,先使用SSAE提取候选区域的深度特征,然后训练SVM分类器对候选区域进行分类,并使用难分负样本挖掘算法对模型进行调节.对心脏图谱数据集左心室目标检测的实验结果表明,相对于手工特征及基于候选区域等方法,该方法取得了有竞争力的检测精度.
- 王旭初牛彦敏牛彦敏赵广军张绍祥
- 关键词：SVM分类器
- 基于SAE深度特征学习的数字人脑切片图像分割被引量：6
- 2016年
- 针对目前基于数字人脑切片图像的分割算法较少,分割精度和有效性较低等不足,提出一种基于稀疏自编码器(SAE)深度特征学习的分割算法.在特征提取阶段,采用从粗到精两级方式对SAE进行训练,以增强模型学习到的深度特征的鉴别能力;在分类阶段,使用softmax分类器进行目标分割.对中国可视化人体(CVH)数据集的脑白质分割及三维重建的实验结果表明,相对于其他传统的手工特征(如图像强度特征、方向梯度直方图特征和主成分分析特征),SAE提取的图像深度特征具有更强的鉴别能力,显著地提高了分割精度.
- 赵广军王旭初牛彦敏谭立文张绍祥
