蒲秋梅
- 作品数：44 被引量：59H指数：5
- 供职机构：中央民族大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金湖北省自然科学基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理社会学更多>>
- 基于膝关节MR图像的分割模型构建及验证
- 2024年
- 目的:构建并验证一种膝关节MR图像分割算法,旨在解决软骨细小结构识别困难、分割边界模糊、错分等问题,发现软骨的早期病变,帮助医生诊断膝骨关节炎等慢性疾病。方法:使用膝关节公开数据集SKI10进行实验验证,划分为训练集(60%)、验证集(20%)、测试集(20%);基于Transformer方法和U-Net方法,提出融合通道注意力机制和边界注意力机制的新型网络架构CE-TransUNet;以平均Dice相似系数(DSC)为主要评价指标,探索模型在膝关节MR图像分割中的性能。结果:与经典算法进行对比,CE-TransUNet具有更好的分割效果,其DSC指数达到了90.48%,在股骨和胫骨上DSC分别达到了93.55%和93.10%,在股骨软骨和胫骨软骨上DSC分别达到了87.69%和87.58%。结论:CE-TransUNet分割结果与人工分割结果有很好的一致性。其分割效果优于对比网络模型,为膝关节软骨的自动分割提供了一种新思路,能够帮助临床诊断,有较好的应用前景。
- 蒲秋梅黄波席作新赵丽娜
- 关键词：MR图像
- 面向计算思维的多媒体技术课程教学改革被引量：3
- 2017年
- 计算思维作为目前教育领域的热点之一,从思想和方法层面为学生提供学习的思路和解决问题的能力.本文对《多媒体技术及应用》素质教育通识课程的建设、教学内容的安排以及考核方式进行了探讨.
- 蒲秋梅马倩朱丽平
- 关键词：多媒体技术计算思维教学改革
- 密度聚类在社区发现中的应用研究
- 2020年
- 密度聚类作为聚类研究中的重要算法,被广泛应用于社区发现领域。早期的DBSCAN算法具有对参数敏感的缺陷,学者们相继提出其他算法加以改进。本文选取了OPTICS算法、CFSFDP算法结合DBSCAN算法展开研究,对比了这些算法与DBSCAN算法的实验效果、算法性能以及各自适用场景。在对比三大算法时均采用真实网络小规模数据集和社交网络大规模数据集进行实验,以可视化图表显示各自聚类结果,采用模块度Q作为算法评估指标,并结合时间复杂度加以对比。结论如下:三大算法聚类原理差异大,对样本空间数据要求各异,且时间性能也有很大差异。从聚类质量和响应时间上来看,DBSCAN算法适用于样本空间分布不均匀的小规模单一数据集,当需要对多个小规模数据集做社区发现时宜采取OPTICS算法;而CFSFDP算法适用于均匀分布的大、小规模数据集,但当数据规模达到千万级时该算法会造成极大的时空开销。
- 蒲秋梅王丽平崔艺兰王辉
- 关键词：密度聚类DBSCAN算法
- 基于PBL的计算机应用基础课程教学研究
- 计算机应用基础是普通高等院校非计算机专业计算机类的基础课程之一。传统教学方式中,学生自主性不高,学习后实践能力不强。通过将PBL与传统教学方式结合,发挥两者各自的特点与优势,可以有效地激发学生自主学习的热情,并提高学生的...
- 欧阳琳蒲秋梅
- 关键词：PBL计算机应用基础
- 文献传递
- 基于深度学习的低剂量CT图像去噪方法综述
- 2023年
- 由于低剂量CT情境下医学图像存在多样的噪声,其强度和种类各异,因此选择合适的算法对去噪至关重要。传统图像去噪方法基于先验知识,其优化过程相对繁琐,存在保留图像细节和处理效率方面的一定限制。相较之下,基于深度学习的去噪方法具备学习能力强大、非线性建模、端到端学习、适应性强和大规模并行计算等独特优势,使其相对于传统方法在处理复杂噪声场景时更为有效。本文全面概括并深入分析了当前低剂量CT图像去噪方法的研究热点。首先,简要介绍了低剂量CT图像去噪的步骤和过程。其次,结合当前基于深度学习的低剂量CT图像去噪方法的研究现状,重点探讨了残差学习、注意力网络以及自监督学习这三个最具代表性的研究热点,详细阐述了各种基础网络架构及其改进方法在低剂量CT图像去噪中的应用情况。最后,总结了当前低剂量CT图像降噪方法所面临的主要挑战,并提出了未来的研究方向,以促进低剂量CT图像去噪技术的进一步发展。
- 蒲秋梅沈林林田景龙韦洁瑶
- 关键词：图像去噪医学图像低剂量CT
- 社会网络视角下民族用户群体行为的识别机制研究
- 2023年
- 大数据时代,社交网络与人们的生活融合在一起,全民参与网络生活的程度不断提高,社交平台逐步成为政府与公众进行沟通的重要阵地。社交网络的迅速发展,带来了大量的流量与商业价值,同时也吸引了许多通过不正当行为从中渔利的异常用户。如何正确处理网络舆情事件,精准识别异常用户行为,减少其带来的不良影响已成为政府工作的一大重要课题。本文通过研究民族地区网络群体用户异常行为,分析多用户交互行为的特征,利用大数据范式理论与机器学习算法研究相结合的方法,通过网络行为数据进行实时计算,可以实现民族地区热点事件的动态感知,进而对公众行为的发展趋势进行有效地监测。有助于提高社会稳定性,维护社交网络环境,促进民族团结。
- 张敏超蒲秋梅
- 关键词：社交网络网络舆情
- 基于XML的Web数据挖掘技术的研究
- 网络技术已经渗透到了社会生活的方方面面,随着Intemet在世界范围内的迅速发展,越来越多的数据库和信息系统不断加入网络,使得Intemet发展为当今世界上门类最全、规模最大的信息库.伴随计算能力的增长,智能算法的成熟及...
- 蒲秋梅
- 关键词：数据挖掘技术半结构化数据映射数据抽取获取知识
- 文献传递
- 融合传播影响力的热点事件时序摘要研究被引量：1
- 2021年
- 为了从海量的热点事件社交媒体文本流中提取时序摘要,辅助用户快速获取热点事件的演化发展概况,该文在分析热点事件发展阶段的基础上,充分挖掘社交文本的时间特征和传播特征,提出了融合社交传播影响力的热点事件时序摘要方法。该方法抽取的摘要能完整反映事件发展演化过程,内容描述更合乎客观事实,同时在一定程度上解决了社交文本非结构化问题对文本句子权重度量造成的不利影响。实验结果显示,当时间与传播特征权重比值达到0.4时,该方法得到的摘要结果的ROUGE评测值达到最佳,ROUGE-1最优达到44.23%,ROUGE-2最优达到34.78%,ROUGE-S4最优达到27.86%。实验结果表明,基于时间线的文本组织能有效追踪事件发展演化过程,融入时序信息和传播影响力后的时序摘要更能提升热点事件概况的新颖度和相关度。
- 罗芳汪竞航张宇恒何道森蒲秋梅
- 关联规则在移动通信行业中的应用被引量：5
- 2005年
- 就数据挖掘中关联规则的概念和作用进行了探讨;对关联规则的经典算法进行了分析;提出了改善关联规则算法的方法,并给出了关联规则在移动通信行业中的几类典型应用。
- 罗芳蒲秋梅
- 关键词：数据挖掘关联规则置信度APRIORI
- 基于病毒溯源优化思想的元启发式优化算法
- 2024年
- 为提高当前元启发式算法的优化精度和收敛性能,模拟病毒溯源过程的优化思想,文章提出一种元启发式病毒溯源多目标优化算法。给出更早感染者、最早感染者、误差最优解和算法性能评价指标的定义,构造追踪方向、追踪指令和追踪范围启发式更新算法,建立具有目标偏好的感染度函数,由此设计具有快速精准搜索能力的启发式追踪算子和筛查算子。通过17个单目标和多目标测试函数优化实验验证了所提算法在优化精度、优化速度和平均误差上均优于参与比较的其他6个元启发式算法,为复杂优化问题的求解提供了一种新的有效方法。
- 汪勇白雪艾学轶蒲秋梅
- 关键词：多目标优化元启发式算法
