屈若为
- 作品数：3 被引量：8H指数：1
- 供职机构：河北工业大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 基于卷积神经网络的胎儿二维超声图像丘脑横切面的自动识别被引量：1
- 2020年
- 目的:胎儿二维超声图像不同切面的自动识别分类对于提高医生的工作效率具有十分重要的意义。方法:本文针对传统自动分类方法中需要先对图像进行细致分割再进行特征提取和分类识别、分类速度慢等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的胎儿二维超声图像中丘脑横切面的自动识别方法。通过对收集到的胎儿二维超声丘脑横切面进行图像增强等预处理,提出了改进的卷积神经网络算法。结果:该算法避免了对于二维超声图像复杂的前期预处理,可以直接输入原始的二维超声图像,具有很强的适应性和泛化能力。试验结果表明,该方法的识别准确率能达到94.81%。结论:此模型的提出,为医学影像自动识别技术提供了新的参考。
- 丁春霞屈若为殷颖
- 基于迁移学习算法的胎儿丘脑横切面的自动识别研究被引量：1
- 2021年
- 目的:基于迁移学习算法,研究胎儿丘脑横切面的识别方法。方法:提出一种直接作用于二维超声图像丘脑横切面的识别方法,通过改进深度网络的结构逻辑关系,设计并构建一种基于深度卷积神经网络VGGNet源网络和ImageNet源数据集的迁移学习算法结构VGG-19-GAP-TR预训练模型,用于胎儿丘脑横切面的识别。结果:设计的网络尽管深度不同,迁移学习算法能够有效提高胎儿丘脑水平横切面的识别效果,其识别准确率达到93.9%。结论:迁移学习算法将有助于医学计算界解决数据集有限的问题,促进深度学习在医学领域的应用发展。
- 丁春霞屈若为殷颖
- 关键词：超声医学图像处理
- 基于STDP可塑性自适应神经网络的构建及仿真研究被引量：6
- 2014年
- 目的:在日益复杂的电磁环境下,生物体神经系统表现出的一定程度的可靠性、抗扰性、自适应和自修复的优势,生物的这种抗扰优势可为研究电子电路系统的电磁仿生防护提供新的思路。方法:基于神经信息传递的生理机制以及突触的可塑性机制,揭示了脉冲时间依赖突触可塑性(Spike Timing Dependent Plasticity,STDP)机制与生物自适应之间的关系,然后选取了Izhikevich神经元模型为节点,以动态STDP机制调节权值的自适应突触为桥梁,进行了四层具有自组织抗扰能力的前馈神经网络模型的构建与仿真研究,并进一步分析了所构建的神经网络的自适应抗扰能力。结果:在损伤神经元的比例小于中间层的30%时,具备STDP机制的网络抗扰能力明显优于相同损伤程度下不具备STDP机制的网络的抗扰能力。结论:所构建的基于STDP可塑性的神经网络的自适应抗扰能力与突触的STDP可塑性机制密切相关。
- 陈云芝徐桂芝周茜屈若为郭苗苗郭磊万晓伟
- 关键词：突触可塑性自适应神经网络
