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目的 为解决基于深度学习算法在执行胎儿四腔心超声切面图像质量评测时无法准确反映心脏区域中瓣膜与房室间隔及心室心房区域的可见程度问题,提出一种目标检测与两级分割相结合的胎儿四腔心超声切面图像质量评测方法。方法 首先利用自行构建的胎儿超声切面数据集训练主流的YOLOv5x（you only look once v5x）模型,实现四腔心区域与胸腔区域的有效定位。当检测到四腔心区域在胸腔区域内时,将其视为感兴趣区域送入训练好的U2-Net模型,进一步分割出包含心房室及瓣膜的部分。然后利用形态学算子去除其外围可能存在的少许心脏外膜区域得到四腔心内区域后,通过直方图修正与最大类间方差法（OTSU）相结合的方法分割出瓣膜连同房室间隔区域,并通过减法操作得到心室心房区域的分割图。最后通过联合胎儿四腔心超声切面图像中瓣膜连同房室间隔与心室心房区域的面积之比、瓣膜与房室间隔区域以及心室心房区域的平均灰度构建评分公式与评分标准,实现胎儿四腔心超声切面图像质量的有效评测。结果 在胸腔和四腔心区域的检测任务上的mAP@0.5、mAP@0.5-0.95和召回率分别为99.5%、84.6%和99.9%;在四腔心内部区域分割任务上的灵敏度、特异度和准确度分别为95.0%、95.1%和94.9%;所提质量评测方法在所构建的A、B、C三类评测数据集上分别取得了93.7%、90.3%和99.1%的准确率。结论 所提方法的评测结果与医生主观评测结果相近,具有较好的可解释性,拥有良好的实际应用价值。… … 相似文献
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学生知识画像是对学生在不同知识概念掌握程度的全面精准的表示. 通常,智能教育系统中使用知识追踪方法,基于显式的学生交互数据,对学生在某些知识概念的隐式掌握程度进行建模. 然而知识追踪方法的预测结果与学生知识画像存在着时序、预测粒度不一致的情况,导致其产生的学生知识画像不可信. 对… … 相似文献
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现有工作利用神经网络构建了各种检索模型,取得了一定的成功,但仍存在注入模型信息筛选不充分、引入噪声和对已知内容的潜在语义信息、时序关系挖掘不充分问题。针对上述问题,提出了基于深度多匹配网络的多轮对话回复模型（DMMN）。该模型将上下文与知识作为对候选回复的查询,在三者编码之后提出… … 相似文献
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目的 敦煌遗书作为敦煌学研究的根基,是华夏多元民族弥足珍贵的文化遗产。现存的敦煌遗书大多为残片残卷,给整理和研究带来了极大的困难。而人工缀残可谓至难,费时费力,对研究者的要求极高。随着计算机技术和计算机图形学的发展,残片拼接技术也开始进入数字化时代。为此,本文提出基于分层模型的数字图像缀合方法。方法 构建了一个古籍残片数据集。在流程设计上借鉴专家缀合的实践经验,融入专家知识,对碎片数字图像进行预处理。在碴口特征匹配的基础上,融合多种缀合线索,建立了包含物理层、结构层和语义层3层特征的分层模型,从低层次到高层次对匹配结果进行评估打分,完成两阶段的全自动缀合。结果 为了验证提出方法的有效性,在由31张可拼接碎片（11组）和225张孤片组成的256张碎片数据集上进行实验。结果表明,本文方法能够完成其中8组碎片的完整缀合,2组不完整缀合,并找出218张孤片。通过计算,完整匹配准确率为95.76%,不完整匹配准确率为95.70%,缀合准确率都达到了95%。与现有类似任务的3种方法相比,准确率均有明显提升。结论 本文提出的分层模型融合了多方面特征,能有效完成古籍残片缀合任务,提升研究人员的缀残效率。… … 相似文献
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目的 机器人在进行同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）时需要有效利用未知复杂环境的场景信息,针对现有SLAM算法对场景细节理解不够及建图细节信息缺失的问题,本文构造出一种将SLAM点云定位技术与语义分割网络相结合的未知环境地图构建方法,实现高精度三维地图重建。方法 首先,利用场景的实时彩色信息进行相机的位姿估计,并构造融合空间多尺度稀疏及稠密特征的深度学习网络HieSemNet（hierarchical semantic network）,对未知场景信息进行语义分割,得到场景的实时二维语义信息;其次,利用深度信息和相机位姿进行空间点云估计,并将二维语义分割信息与三维点云信息融合,使语义分割的结果对应到点云的相应空间位置,构建出具有语义信息的高精度点云地图,实现三维地图重建。结果 为验证本文方法的有效性,分别针对所构造的HieSemNet网络和语义SLAM系统进行验证实验。实验结果表明,本文的网络在平均像素准确度和平均交并比上均取得了较好的精度,MPA（mean pixel accuracy）指标相较于其他网络分别提高了17.47%、11.67%、4.86%、2.90%和0.44%,MIoU（mean intersection over union）指标分别提高了13.94%、1.10%、6.28%、2.28%和0.62%。本文的SLAM算法可以获得更多的建图信息,构建的地图精度和准确度都更好。结论 本文方法充分考虑了不同尺寸物体的分割效果,提出的HieSemNet网络能有效提高场景语义分割准确性,此外,与现有的前沿语义SLAM系统相比,本文方法能够明显提高建图的精度和准确度,获得更高质量的地图。… … 相似文献
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