付忠良
- 作品数：68 被引量：916H指数：15
- 供职机构：中国科学院成都计算机应用研究所更多>>
- 发文基金：四川省科技支撑计划中国科学院西部之光基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信轻工技术与工程医药卫生更多>>
- 基于自适应均值漂移的超声心动图左心室分割方法被引量：7
- 2018年
- 利用超声心动图进行心室分割能够获得心室容积参数,对评价心功能有重要意义。但超声图像有噪声大、难以分割等特点,仅仅靠人工对目标区域进行手动分割工作量巨大,且目前自动分割技术尚无法保证分割精度。针对这些问题,本文提出了一种全新的算法框架对心室结构进行了分割提取。首先,采用更快速的基于区域的卷积神经网络目标检测算法对目标区域进行定位,得到感兴趣区域;然后使用K均值(K-means)算法对目标区域进行初始聚类;接着使用一种自适应核函数带宽的均值漂移(mean shift)算法进行分割;最后采用种子填充算法提取目标区域。该算法结构实现了自动提取分割目标区域,免去了人工定位的过程。实验表明,在定量评价标准下,这种分割框架能够对目标区域进行精确的提取,同时提出的自适应均值漂移算法较传统固定带宽均值漂移算法更稳定,且分割效果更好。研究结果显示,本文所述方法有助于实现超声心动图左心室切面的自动分割。
- 朱锴付忠良付忠良陶攀
- 关键词：像素聚类
- 三维超声图像肾脏位置自动定位算法
- 2013年
- 针对医学超声图像定位分割中存在的不足,提出了一种三维肾脏超声自动定位算法(PHOS).该算法基于图像区域增强和肾脏形状先验知识,采用图像金字塔、直方图均衡化、大津法和基于形状的先验搜索算法对超声图像进行分析处理,能快速自动地对超声图像中的肾脏定位,有效地为下一步的分割和三维建模提供了定位结果.为了验证算法的鲁棒性和有效性,实验数据选取了质量、目标位置和图像大小差别很大的30副三维肾脏部位的超声图像源,实验结果表明算法是快速、精确、有效的.
- 李昕张丹普付忠良
- 关键词：形状先验
- 基于多任务学习的肝细胞癌分割与病理分化程度预测方法被引量：1
- 2023年
- 肝细胞癌(HCC)是最常见的肝脏恶性肿瘤,其中HCC分割和病理分化程度预测是手术治疗和预后评估过程中的两个重要任务。现有方法通常独立地解决这两个问题,没有考虑两个任务的相关性。本文提出了一种多任务学习模型,旨在同时完成分割任务和病理分化程度分类任务。本文所提模型由分割子网和分类子网构成:在分类子网中提出了一种多尺度特征融合方法来提高分类精度;在分割子网中设计了一种边界感知注意力,用于解决肿瘤过分割问题。本文采用动态权重平均多任务损失,使模型在两个任务中同时获得最优的性能。研究结果显示,本文方法在295例HCC患者上的实验结果均优于其它多任务学习方法,在分割任务上戴斯相似系数(Dice)为(83.9±0.88)%,同时在分类任务上的平均召回率为(86.08±0.83)%,F1分数为(80.05±1.7)%。该结果表明,本文提出的多任务学习方法能够同时较好地完成分类任务和分割任务,可为HCC患者的临床诊断和治疗提供理论参考。
- 文含赵莹杨涌王洪凯刘爱连刘爱连付忠良
- 关键词：多任务学习肝细胞癌
- 一种自适应改进曲率扩散超声图像滤波方法被引量：1
- 2015年
- 针对图像尤其是医学超声图像的边缘模糊或者缺失对图像进一步处理带来的影响,同时由于传统改进曲率扩散方程无法自适应及迭代时间长,提出一种结合高斯滤波的参数自适应的改进曲率扩散方法,并且使用统计学中的绝对偏差中值自动调整梯度阈值参数。该方法能在保留改进曲率扩散方程去噪能力的同时有效地保留图像边缘细节信息,同时减少滤波过程中的迭代次数,从时间复杂度的方面提高了方法效率。另外,自适应梯度阈值的采用进一步提高了改进曲率扩散方程保留图像细节信息的能力。实验结果表明,结合高斯滤波的参数自适应改进曲率扩散方法继承了改进曲率扩散的优点,同时又减少了人工干预,提高了去噪效率。
- 纪祥虎付忠良
- 基于改进移动立方体的医学图像三维重建算法被引量：8
- 2013年
- 在医学图像三维重建算法中,等值面的抽取速度是影响三维重建效率的重要因素之一。针对传统三维重建算法——移动立方体(MC)在医学图像重建中速度慢、组织分离困难等问题,提出了一种基于医学图像的改进的MC算法。该算法首先基于人体器官的连通性原理,选取种子体元后根据种子体元衍生出整个器官的等值面,从而避免了对无用体元的遍历;其次,使用中值法取代线性插值法计算法向量和等值点坐标,减少了代数运算。实验结果表明:与原始算法相比,改进的算法可以有效分离需要重建器官和背景,并在重建效果相差不大的基础上,算法的执行效率有了较大的提升。
- 高峰付忠良
- 关键词：移动立方体算法三维重建面绘制医学图像
- MIMO系统中功率受限的天线选择算法
- 2014年
- 在已有的经典天线选择算法基础上,考虑实际系统中功率受限,基于凸优化理论提出了一种新的天线选择算法,该算法可提高功率受限条件下MIMO系统的容量。仿真结果表明该算法性能较以前算法有明显的提高。
- 杨育捷张志军付忠良
- 关键词：信道容量天线选择凸优化
- 一些新的图像阈值选取方法被引量：98
- 2000年
- 寻找简单实用的图像阈值自动选取方法一直是许多图像处理工作者的工作目标。目前已提出的图像阈值选取方法虽多达数十种 ,但常用的仍然只有Otsu方法、最大熵法、矩量保持法、简单统计法等这几种。受Otsu方法的启示 ,本文提出了一系列与之有类似表达式的简单实用阈值选取方法 ,所有方法均通过一些典型图像验证证明其是行之有效的。
- 付忠良
- 关键词：图像处理阈值选取计算方法图像阈值
- 基于quest3d平台的三维骨骼模型凹凸效果的实现
- 为了提高三维虚拟场景的建模效果，需要对模型进行实时渲染。由于三维图像渲染问题本身的复杂性和特殊性，在基于C++等通用语言的开发平台上进行的三维效果开发存在着实现复杂，效率较低等等问题，详细介绍了新近出现的基于quest3...
- 谭雨辰付忠良苏畅
- 关键词：虚拟现实
- 一种卷烟烟丝单机计量系统的设计
- 1998年
- 本文介绍了一种单机烟丝计量系统的设计，着重介绍了系统的主要工作原理和系统设计中一些特殊的技术难点。
- 付忠良
- 关键词：卷烟烟丝生产过程
- 多标签代价敏感分类集成学习算法被引量：23
- 2014年
- 尽管多标签分类问题可以转换成一般多分类问题解决,但多标签代价敏感分类问题却很难转换成多类代价敏感分类问题.通过对多分类代价敏感学习算法扩展为多标签代价敏感学习算法时遇到的一些问题进行分析,提出了一种多标签代价敏感分类集成学习算法.算法的平均错分代价为误检标签代价和漏检标签代价之和,算法的流程类似于自适应提升(Adaptive boosting,AdaBoost)算法,其可以自动学习多个弱分类器来组合成强分类器,强分类器的平均错分代价将随着弱分类器增加而逐渐降低.详细分析了多标签代价敏感分类集成学习算法和多类代价敏感AdaBoost算法的区别,包括输出标签的依据和错分代价的含义.不同于通常的多类代价敏感分类问题,多标签代价敏感分类问题的错分代价要受到一定的限制,详细分析并给出了具体的限制条件.简化该算法得到了一种多标签AdaBoost算法和一种多类代价敏感AdaBoost算法.理论分析和实验结果均表明提出的多标签代价敏感分类集成学习算法是有效的,该算法能实现平均错分代价的最小化.特别地,对于不同类错分代价相差较大的多分类问题,该算法的效果明显好于已有的多类代价敏感AdaBoost算法.
- 付忠良
- 关键词：代价敏感学习
