1 上海理工大学 健康科学与工程学院, 上海 200093
2 上海微创卜算子医疗科技有限公司, 上海 200120
3 同济大学 浙江学院, 浙江 嘉兴 314051
探究基于改进U-net++网络以及增加多通道特征融合的方法, 实现准确高效的超声图像结直肠子宫内膜异位区域自动检测。所提神经网络在U-net++为原型的分割网络上进行改进, 采用端到端的结构, 输入超声图像和其边缘提取图像, 输出结直肠子宫内膜异位区域检测结果。实验数据来自深圳市人民医院的166例结直肠子宫内膜异位患者的超声内镜图像, 随机选择133例作为训练样本, 33例测试样本。在网络训练过程中, 采用十折交叉验证法进行验证。 结果说明: 在33例测试集样本上, 方法最终的平均检出率、精确率、召回率分别为90.9%、72.4%、89.8%。改进神经网络以及多通道特征融合输入的方式可自动检测结直肠子宫内膜异位区域, 且检测鲁棒性及精度较高, 可作为参考辅助医生进行临床决策和干预。
结直肠子宫内膜异位症 深度学习 医学图像处理 特征融合 intestinal endometriosis U-net++ U-net++ deep learning medical image processing feature fusion
1 上海理工大学 医疗器械与食品学院, 上海 200093
2 上海微创医疗器械(集团)有限公司, 上海 200120
3 同济大学 浙江学院, 浙江 嘉兴 314051
自动显微细胞注射能克服人工注射时间长, 易疲劳的缺点, 为解决卵胞浆内自动单精子注射过程中细胞和针尖定位问题, 通过基于YOLOv3神经网络和水平集相结合的方法, 分割卵细胞和注射针, 进而定位注射针的针尖。对比实验证明了方法能够解决传统水平集难以分割细胞和注射针的问题, 完整分割出显微注射过程中发生形变的细胞, 以及实现细胞内针尖的定位, 且误差较其他算法小。
卵胞浆内单精子注射 显微图像分割 水平集 intracytoplasmic sperm injection microinjection image segmentation level set methods YOLOv3 YOLOv3
1 同济大学 浙江学院 机械与汽车系, 浙江 嘉兴 314001
2 同济大学 汽车学院, 上海 200092
针对大坝安全监测的技术要求, 设计并研制了一套基于铅垂线原理的大坝水平位移测量系统。该系统以光栅尺、激光发射和接收器、减速电机为主要运动部件, 以性能强大的ARM内核芯片为主控制器, 采用大屏幕LCD为人机交互界面, 实现对大坝水平横向和纵向的精确测量。该系统还具有人工手动实时测量、定时自动测量的功能, 可以通过485总线上传测试结果到总控制中心进行显示和分析。实验结果表明, 该系统具有精度高、成本低、误差小的优点。
光学测量 大坝监测 水平位移 optical measurement dam monitoring horizontal displacement ARM ARM
