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植入式柔性神经电极在活体脑电信号检测中的研究进展 预览
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作者 王晋芬 田慧慧 方英 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1549-1558,共10页
植入式神经电极是记录神经电生理信号的一种重要工具,具有单细胞的空间分辨率和亚毫秒级的时间分辨率,在神经科学和神经修复领域具有重要的应用。微纳米加工技术的发展,为植入式神经电极的构建提供了更多的解决方案。基于微纳米加工的... 植入式神经电极是记录神经电生理信号的一种重要工具,具有单细胞的空间分辨率和亚毫秒级的时间分辨率,在神经科学和神经修复领域具有重要的应用。微纳米加工技术的发展,为植入式神经电极的构建提供了更多的解决方案。基于微纳米加工的植入式刚性电极,由于存在与大脑组织的力学性能不匹配的问题,容易造成大脑组织的免疫反应,影响神经电信号的长期稳定测量。而近年出现的新型植入式柔性神经电极,可与脑组织形成兼容性的界面,引起的免疫反应小,有利于神经电信号的长期稳定测量。此外,植入式柔性神经电极的微型化、高密度和多功能集成也是脑研究新技术的研究热点。本文主要对近年用于活体脑电信号检测的植入式柔性神经电极的相关研究进展进行了评述,包括柔性神经电极结构、电极组织界面、植入方法、微型化方法和集成方法等。 展开更多
关键词 柔性神经电极 植入式神经电极 免疫反应 电生理记录 活体 评述
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基于改进SIFT-ICP算法的物体点云建模方法 预览
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作者 于灏 杜华军 +3 位作者 蔡莹皓 鲁涛 王睿 王硕 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2019年第8期750-757,共8页
为了实现对任意摆放的物体的识别与位姿估计,需要得到物体的三维模型,提出了一种高效准确的物体三维点云模型构建方法。首先通过RGB-D传感器获取物体多角度数据,然后利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点匹配和改进的迭代最近点(ICP)算法... 为了实现对任意摆放的物体的识别与位姿估计,需要得到物体的三维模型,提出了一种高效准确的物体三维点云模型构建方法。首先通过RGB-D传感器获取物体多角度数据,然后利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点匹配和改进的迭代最近点(ICP)算法计算出各角度下传感器的相对位姿,进而生成目标物体所在场景的完整点云,并通过物体分割和点云后处理得到目标物体的三维点云模型。实验结果显示,构建的物体点云模型清晰且不失真,并保留了表面完整的特征信息。 展开更多
关键词 点云模型 尺度不变特征变换(SIFT) 迭代最近点(ICP) 物体分割
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一种基于卷积神经网络的端到端语音分离方法 预览
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作者 范存航 刘斌 +2 位作者 陶建华 温正棋 易江燕 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第4期542-548,共7页
大部分的语音分离系统仅仅增强混合的幅值谱(短时傅里叶变换的系数),但是对于相位谱却不做任何处理。然而,最近的研究表明相位信息对于语音分离的质量起着很重要的作用。为了同时利用幅值和相位信息,本文提出了一种有效的端到端分离方... 大部分的语音分离系统仅仅增强混合的幅值谱(短时傅里叶变换的系数),但是对于相位谱却不做任何处理。然而,最近的研究表明相位信息对于语音分离的质量起着很重要的作用。为了同时利用幅值和相位信息,本文提出了一种有效的端到端分离方法。这种方法是直接利用原始语音波行点作为特征,是一种基于编解码器的卷积神经网络结构。跟其他的说话人独立的语音分离系统不同,本文提出的方法其神经网络只输出一个说话人的信号,其他的语音可以由混合语音与网络输出信号的差值获得。我们在TIMIT数据集上验证本文提出的方法。实验结果表明,本文提出的方法明显优于句子级别的排列不变性训练(utterance-level permutation invariant training,uPIT)基线方法,对于信号失真比(signal-to-distortion ratio,SDR)相对提高了16.06%。 展开更多
关键词 说话人独立语音分离 鸡尾酒会问题 端到端 卷积编解码器
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融合简化稀疏A~*算法与模拟退火算法的无人机航迹规划 预览
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作者 杨玉 金敏 鲁华祥 《计算机系统应用》 2019年第4期25-31,共7页
针对无人机航迹规划问题,提出了一种融合简化稀疏A~*算法与模拟退火算法(Fusion of Simplified Sparse A~*Algorithm and Simulated Annealing algorithm,简称FSSA-SA)的航迹规划方法.首先,在对威胁环境进行建模之后,将模拟退火思想与... 针对无人机航迹规划问题,提出了一种融合简化稀疏A~*算法与模拟退火算法(Fusion of Simplified Sparse A~*Algorithm and Simulated Annealing algorithm,简称FSSA-SA)的航迹规划方法.首先,在对威胁环境进行建模之后,将模拟退火思想与具体航迹规划问题求解相结合,给出了模拟退火算法求解航迹规划问题的具体设计与实现方法.其次,利用简化的稀疏A~*算法在规划起止点之间进行一次往返搜索,并将所得结果中较优的一条航迹作为模拟退火算法的初始解,实现了两种算法的融合.然后,当退火进行至低温区时,通过对位置存在冗余的航迹节点的剔除,进一步改善了算法的求解质量.最后为了验证算法的优越性,将本文算法与稀疏A~*算法、模拟退火算法进行了仿真对比试验.试验结果表明,本文提出的FSSA-SA算法相比于上述两种算法,具有较少的规划耗时;相比于稀疏A~*算法,在所得航迹的综合代价相差不大的情况下,内存占用量少了两个量级;相比与模拟退火算法,在相同的退火条件下,其规划所得航迹的综合代价平均减少了35%左右. 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 融合 稀疏A~*算法 模拟退火算法
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条件化恐惧记忆消退的神经振荡机制
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作者 夏文然 陈思 王亮 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2019年第3期276-286,共11页
恐惧作为个体应对内外界危险因素形成的自我保护机制的一部分,在生物体的生存中发挥着重要作用.但过度的恐惧不仅对个体生存无益,反而易引发创伤后应激障碍、焦虑等精神疾病,严重影响个体生活质量.临床上通常采用基于行为学研究结果的... 恐惧作为个体应对内外界危险因素形成的自我保护机制的一部分,在生物体的生存中发挥着重要作用.但过度的恐惧不仅对个体生存无益,反而易引发创伤后应激障碍、焦虑等精神疾病,严重影响个体生活质量.临床上通常采用基于行为学研究结果的暴露疗法对恐惧相关疾病进行治疗,然而在患者处于治疗环境之外的时候,上述症状经常会复发.因此,解析恐惧记忆相关神经环路内信息处理的神经机制,对于理解这些疾病的发生发展,寻求切实有效的治疗方案至关重要.大量研究表明与恐惧记忆消退相关的脑区主要涉及杏仁核、内侧前额叶和海马.在恐惧消退的过程中,这3个脑区表现出特定的神经振荡模式,而且这些活动也具有同步性,构成了恐惧记忆成功消退的神经基础.未来可利用基于神经神经振荡的无创性脑刺激手段干预恐惧记忆消退的神经环路,以促进恐惧记忆的消退并避免复发,为恐惧相关障碍的临床治疗提供重要的科学依据. 展开更多
关键词 恐惧消退 恐惧记忆 神经振荡 神经环路
一种高性能可重构深度卷积神经网络加速器 预览
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作者 乔瑞秀 陈刚 +1 位作者 龚国良 鲁华祥 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期130-139,共10页
由于深度卷积神经网络的卷积层通道规模及卷积核尺寸多样,现有加速器面对这些多样性很难实现高效计算。为此,基于生物脑神经元机制提出了一种深度卷积神经网络加速器。该加速器拥有类脑神经元电路的多种分簇方式及链路组织方式,可以应... 由于深度卷积神经网络的卷积层通道规模及卷积核尺寸多样,现有加速器面对这些多样性很难实现高效计算。为此,基于生物脑神经元机制提出了一种深度卷积神经网络加速器。该加速器拥有类脑神经元电路的多种分簇方式及链路组织方式,可以应对不同通道规模。设计了3种卷积计算映射,可以应对不同卷积核大小;实现了局部存储区数据的高效复用,可大量减少数据搬移,提高了计算性能。分别以目标分类和目标检测网络进行测试,该加速器的计算性能分别达498.6×10^9次/秒和571.3×10^9次/秒;能效分别为582.0×10^9次/(秒·瓦)和651.7×10^9次/(秒·瓦)。 展开更多
关键词 深度神经网络 加速器 可重构结构 高性能 超大规模集成电路
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基于GA-IPF的PCMA信号盲分离算法 预览
7
作者 张珊珊 陈刚 +1 位作者 鲁华祥 邓琪 《计算机系统应用》 2019年第9期196-202,共7页
针对非合作接收PCMA信号盲分离问题,提出一种遗传改进粒子滤波算法(Improved Particle Filtering based on Genetic Algorithm,GA-IPF).该算法以粒子滤波的算法框架为基础,建立多个状态空间分布以逼近真实后验概率密度;同时引入遗传算... 针对非合作接收PCMA信号盲分离问题,提出一种遗传改进粒子滤波算法(Improved Particle Filtering based on Genetic Algorithm,GA-IPF).该算法以粒子滤波的算法框架为基础,建立多个状态空间分布以逼近真实后验概率密度;同时引入遗传算法替代重采样产生新粒子,增加粒子多样性,避免了重采样过程中的粒子耗尽问题.仿真实验表明,该算法载噪比为9 dB时,分离准确率达到95%,与QRD-M Gibbs等算法相比,信号捕获能力提高4 dB,且算法复杂度降低近60%. 展开更多
关键词 PCMA 状态空间分布 粒子滤波 遗传算法
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CCNet:面向多光谱图像的高速船只检测级联卷积神经网络 预览
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作者 张忠星 李鸿龙 +4 位作者 张广乾 朱文平 刘力源 刘剑 吴南健 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期290-295,共6页
针对实现遥感图像中船只目标的快速检测提出了一个采用多光谱图像、基于级联的卷积神经网络(CNN)船只检测方法CCNet.该方法所采用两级级联的CNN依次实现感兴趣区域(ROI)的快速搜索、基于感兴趣区域的船只目标定位和分割.同时采用含有更... 针对实现遥感图像中船只目标的快速检测提出了一个采用多光谱图像、基于级联的卷积神经网络(CNN)船只检测方法CCNet.该方法所采用两级级联的CNN依次实现感兴趣区域(ROI)的快速搜索、基于感兴趣区域的船只目标定位和分割.同时采用含有更多细节信息的多光谱图像作为 CCNet 的输入能够提升网络提取特征鲁棒性从而使得检测更加精确.基于 SPOT 6 卫星多光谱图像的实验表明与当前主流的深度学习船只检测方法相比该方法能够在实现高检测精准度的基础上将检测速度提高 5 倍以上. 展开更多
关键词 船只检测 遥感图像处理 卷积神经网络 多光谱图像
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用于LiDAR的16×1列阵CMOS单光子TOF图像传感器 预览
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作者 曹静 张钊 +2 位作者 祁楠 刘力源 吴南健 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期25-34,共10页
设计了一款用于激光雷达的CMOS单光子飞行时间图像传感器.该传感器集成了16个结构优化的单光子雪崩二极管像素和一个双计数器结构的13-bit时间数字转换器电路.每个像素单元包括一个新型的主动淬灭-恢复电路.该设计通过优化器件的保护环... 设计了一款用于激光雷达的CMOS单光子飞行时间图像传感器.该传感器集成了16个结构优化的单光子雪崩二极管像素和一个双计数器结构的13-bit时间数字转换器电路.每个像素单元包括一个新型的主动淬灭-恢复电路.该设计通过优化器件的保护环来降低器件的暗噪声;带有反馈回路的主动淬灭-恢复电路用于降低死时间;时间数字转换器采用双计数器结构来避免计数器的亚稳态导致的计数错误.基于CMOS180nm标准工艺制作了该传感器.测试结果表明:在1V的过偏压下,单光子雪崩二极管列阵的中值暗计数率为8kHz;在550nm波长光照下探测效率最高,为18%;设计的主动淬灭-恢复电路将死时间有效降低至8ns;时间数字转换器的分辨率为416ps,帮助整个系统实现厘米级距离分辨率.该传感器在0.5m距离下实现了空间分辨率为320×160的深度图像,其测距的最大非线性误差为1.9%,准确度为3.8%. 展开更多
关键词 单光子雪崩二极管 CMOS工艺 飞行时间测量 激光雷达 时间数字转换器
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鸡尾酒会问题与相关听觉模型的研究现状与展望 预览
10
作者 黄雅婷 石晶 +1 位作者 许家铭 徐波 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期234-251,共18页
近些年,随着电子设备和人工智能技术的飞速发展,人机语音交互的重要性日益凸显.然而,由于干扰声源的存在,在鸡尾酒会等复杂开放环境下的语音交互技术远没有达到令人满意的程度.现阶段,开发一个具备较强自适应性和鲁棒性的听觉计算系统... 近些年,随着电子设备和人工智能技术的飞速发展,人机语音交互的重要性日益凸显.然而,由于干扰声源的存在,在鸡尾酒会等复杂开放环境下的语音交互技术远没有达到令人满意的程度.现阶段,开发一个具备较强自适应性和鲁棒性的听觉计算系统仍然是一件极具挑战性的任务.因此,鸡尾酒会问题的深入探索对智能语音处理领域中的说话人识别、语音识别、关键词唤醒等一系列重要任务都具有非常重要的研究意义和应用价值.本文综述了鸡尾酒会问题相关听觉模型研究的现状与展望.在简要介绍了听觉机理的相关研究,并概括了解决鸡尾酒会问题的多说话人语音分离相关计算模型之后,本文还讨论了受听觉认知机理启发的听觉注意建模方法,认为融入声纹记忆和注意选择的听觉模型在复杂的听觉环境下具有更好的适应性.之后,本文简单回顾了近期的多说话人语音识别模型.最后,本文讨论了目前各类计算模型用于处理鸡尾酒会问题时遇到的困难和挑战,并对未来的研究方向进行了展望. 展开更多
关键词 鸡尾酒会问题 听觉模型 语音分离 听觉注意 语音识别
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9.4T超高分辨活体猴脑磁化率成像研究
11
作者 温清清 杨鸿毅 钟凯 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期349-355,共7页
定量磁化率成像(QSM)可以提供组织的磁化率信息,在临床诊断和研究中有重要价值。目前9.4T下高分辨活体猴脑QSM工作尚未见报道。本研究获得了9.4T200μm各向同性的超高分辨率活体猴脑QSM成像,并发现在超高分辨磁共振图像中,QSM固有的奇... 定量磁化率成像(QSM)可以提供组织的磁化率信息,在临床诊断和研究中有重要价值。目前9.4T下高分辨活体猴脑QSM工作尚未见报道。本研究获得了9.4T200μm各向同性的超高分辨率活体猴脑QSM成像,并发现在超高分辨磁共振图像中,QSM固有的奇点问题会在L2正则化处理中严重发散。本文引入了k空间阈值分割法来消除图像伪影,并发现当阈值在0.2到0.3的区间内图像重建效果最佳。高分辨率活体猴脑QSM可为相关脑科学研究提供一种新的手段。 展开更多
关键词 高分辨率 活体猴脑 定量磁化率成像
脑科学研究的三大发展方向
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作者 蒲慕明 《中国科学院院刊》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第7期807-813,共7页
大脑是人体最重要的器官,也可能是宇宙间最复杂的物体——结构复杂、功能复杂,比目前规模最大的超级计算机还要复杂无数倍。这个复杂的物体是怎么出现的呢?只能说,它是生物演化过程中的一个奇迹。大脑外面的皱褶层叫作大脑皮层,是所有... 大脑是人体最重要的器官,也可能是宇宙间最复杂的物体——结构复杂、功能复杂,比目前规模最大的超级计算机还要复杂无数倍。这个复杂的物体是怎么出现的呢?只能说,它是生物演化过程中的一个奇迹。大脑外面的皱褶层叫作大脑皮层,是所有重要的脑功能的关键区域。理解大脑,不仅要知道大脑皮层的结构和功能,还要知道大脑皮层里那些复杂的核团的功能。为理解这些问题,科学家至少花了200年。 展开更多
关键词 大脑皮层 科学研究 大发 超级计算机 演化过程 关键区域 脑功能 科学家
脑科学的未来 预览
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作者 蒲慕明 《心理学通讯》 2019年第2期80-83,共4页
本文阐述了国际学术界关注的脑科学关键问题。介绍有关中国脑科学计划'一体两翼'的内容以及脑科学未来发展的3个方向:理解脑、保护脑、模拟脑。同时也对当今脑科学研究总体状况进行了评论。
关键词 脑科学 脑计划 类脑智能 神经科学
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苯二氮类药物在抑郁障碍中使用现状 预览
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作者 赵杰 吴政霖 +1 位作者 洪武 方贻儒 《中国神经精神疾病杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期120-124,共5页
自1960年氯氮(利眠宁)引入市场以来,目前大约有35种同类衍生物,即苯二氮类药物(benzodiazepines,BZDs)。BZDs因起效快、耐受性好、可接受性高,在改善抑郁障碍的睡眠问题和焦虑症状中广泛使用[1]。虽然近年来各大指南对苯二氮类药... 自1960年氯氮(利眠宁)引入市场以来,目前大约有35种同类衍生物,即苯二氮类药物(benzodiazepines,BZDs)。BZDs因起效快、耐受性好、可接受性高,在改善抑郁障碍的睡眠问题和焦虑症状中广泛使用[1]。虽然近年来各大指南对苯二氮类药物在抑郁障碍中使用均有建议,但实际临床中仍存在不合理使用的现象. 展开更多
关键词 苯二氮类药物 抑郁障碍 抗抑郁药物
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基于对抗正则化的自然语言推理 预览
15
作者 刘广灿 曹宇 +1 位作者 许家铭 徐波 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1455-1463,共9页
目前自然语言推理(Natural language inference, NLI)模型存在严重依赖词信息进行推理的现象.虽然词相关的判别信息在推理中占有重要的地位,但是推理模型更应该去关注连续文本的内在含义和语言的表达,通过整体把握句子含义进行推理,而... 目前自然语言推理(Natural language inference, NLI)模型存在严重依赖词信息进行推理的现象.虽然词相关的判别信息在推理中占有重要的地位,但是推理模型更应该去关注连续文本的内在含义和语言的表达,通过整体把握句子含义进行推理,而不是仅仅根据个别词之间的对立或相似关系进行浅层推理.另外,传统有监督学习方法使得模型过分依赖于训练集的语言先验,而缺乏对语言逻辑的理解.为了显式地强调句子序列编码学习的重要性,并降低语言偏置的影响,本文提出一种基于对抗正则化的自然语言推理方法.该方法首先引入一个基于词编码的推理模型,该模型以标准推理模型中的词编码作为输入,并且只有利用语言偏置才能推理成功;再通过两个模型间的对抗训练,避免标准推理模型过多依赖语言偏置.在 SNLI和 Breaking-NLI 两个公开的标准数据集上进行实验,该方法在 SNLI 数据集已有的基于句子嵌入的推理模型中达到最佳性能,在测试集上取得了 87.60 %的准确率;并且在 Breaking-NLI 数据集上也取得了目前公开的最佳结果. 展开更多
关键词 深度学习 自然语言推理 语言偏置 对抗正则化
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抗γ-氨基丁酸A型受体脑炎:以癫痫为突出表现的新型自身免疫性脑炎
16
作者 邓波 章彤彤 +6 位作者 陈向军 张金宝 刘小妮 张祥 俞海 初曙光 竺淑佳 《中华神经科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期85-91,共7页
目的 在国内首次报道抗γ-氨基丁酸A型受体(GABAAR)脑炎的临床特征、诊断及对免疫治疗的反应,从而引起神经科医生对该种新型自身免疫性脑炎的重视。 方法 采用基于活细胞的间接免疫荧光法检测临床怀疑为自身免疫性脑炎、但现有自身免疫... 目的 在国内首次报道抗γ-氨基丁酸A型受体(GABAAR)脑炎的临床特征、诊断及对免疫治疗的反应,从而引起神经科医生对该种新型自身免疫性脑炎的重视。 方法 采用基于活细胞的间接免疫荧光法检测临床怀疑为自身免疫性脑炎、但现有自身免疫性脑炎相关抗体阴性患者血清与脑脊液中的抗GABAAR抗体。收集并分析2例2013—2014年在复旦大学附属华山医院神经科住院并诊断为抗GABAAR脑炎患者的临床表现、辅助检查及治疗情况。 结果 2例患者的血清和脑脊液均存在抗GABAAR抗体。2例患者以癫痫起病或病程中存在难治性癫痫,同时有记忆障碍、精神行为异常、意识障碍等临床表现。其中1例患者合并前上纵隔占位。2例患者头颅磁共振成像均表现为皮质及皮质下多发异常信号灶。单纯抗癫痫药物治疗抗GABAAR脑炎效果不佳,但加用免疫药物后治疗有效。 结论 抗GABAAR脑炎以显著癫痫及颅内多发病灶为突出特征。识别上述特征对诊断该病具有提示意义。基于细胞的间接免疫荧光法可用于该病中特异性自身抗体的检测,从而及早确诊该病。及时采用免疫治疗对改善患者病情与预后十分重要。 展开更多
关键词 Γ氨基丁酸 自身抗体 自身免疫性脑炎 癫痫
单碱基编辑技术:工具开发愈来愈完善 预览
17
作者 魏迎辉 杨辉 《前沿科学》 2019年第3期14-18,共5页
随着多种核酸酶的发现,基因编辑技术得到了高速发展和广泛应用。目前,基因编辑技术主要有以下几种:锌指核酸酶技术(ZFN)、转录激活因子样效应物核酸酶技术(TALEN)、规律成簇的间隔短回文重复序列系统(CRISPR/Cas)。
关键词 编辑技术 开发 工具 碱基 核酸酶 转录激活 重复序列 酶技术
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面向地图构建的移动机器人局部路径自主规划 预览
18
作者 李朋 杨彩云 王硕 《控制理论与应用》 CSCD 北大核心 2018年第12期1765-1771,共7页
移动机器人在未知场景中规划路径以自主完成定位与地图构建是机器人领域的一个重要研究课题.本文阐述了一种利用实时构建的信息熵地图动态生成机器人的局部探索路径,并综合转向约束和避障约束设计了一种基于模糊评价方法的方向选择策略... 移动机器人在未知场景中规划路径以自主完成定位与地图构建是机器人领域的一个重要研究课题.本文阐述了一种利用实时构建的信息熵地图动态生成机器人的局部探索路径,并综合转向约束和避障约束设计了一种基于模糊评价方法的方向选择策略跟踪生成的局部路径并进行环境构图.与现有方法相比,本文方法能够根据环境动态地生成平滑连续的局部探索路径,并能引导机器人进行障碍物躲避和完成自主构图.实验结果表明相较对比方法,本文方法的探索路程最短,观测覆盖度最高,同时整个自主构图过程所需的时间也更短. 展开更多
关键词 自主SLAM 环境探索 同时定位与地图构建 覆盖路径规划
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基于学习的鲁棒三维射影重建 预览
19
作者 舒茂 胡立华 +2 位作者 董秋雷 许华荣 胡占义 《计算机辅助设计与图形学学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期309-317,共9页
基于图像的三维重建是计算机视觉领域中一个重要的研究主题.针对目前深度神经网络无法有效剔除多幅图像对应点中的外点的问题,提出一种鲁棒的深度卷积神经网络,用以从多幅图像对应点中准确地恢复场景的三维射影结构.该网络首先把输入的... 基于图像的三维重建是计算机视觉领域中一个重要的研究主题.针对目前深度神经网络无法有效剔除多幅图像对应点中的外点的问题,提出一种鲁棒的深度卷积神经网络,用以从多幅图像对应点中准确地恢复场景的三维射影结构.该网络首先把输入的对应点分为多个不同的子集,每个子集独立地进行射影重建;然后通过权重计算层得到每个射影重建的权重;最后通过合并层对这些不同的射影重建加权求和,得到最终的鲁棒的射影重建.实验结果表明,该网络具有较高的重建精度和很强的鲁棒性. 展开更多
关键词 射影重建 卷积神经网络 外点剔除
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基于机器学习和几何变换的实时2D/3D脊椎配准 预览
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作者 陈智强 王作伟 +4 位作者 方龙伟 菅凤增 吴毅红 李硕 何晖光 《自动化学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期1183-1194,共12页
在图像引导的脊柱手术中,实时高效的2D/3D配准是一项重要且具有挑战性的任务.通常的2D/3D配准一般是将三维图像投影到二维平面,然后进行2D/2D的配准.由于投影空间涉及到3个平移以及3个旋转参数,其投影空间的复杂度为O(n6),使得配准很... 在图像引导的脊柱手术中,实时高效的2D/3D配准是一项重要且具有挑战性的任务.通常的2D/3D配准一般是将三维图像投影到二维平面,然后进行2D/2D的配准.由于投影空间涉及到3个平移以及3个旋转参数,其投影空间的复杂度为O(n6),使得配准很难兼具高准确性和高实时性.本文提出了一个结合机器学习与几何变换的2D/3D配准方法,首先,使用统计形状模型对目标脊椎进行建模,并构建了一种新的投影方式,使得6个投影参数中的4个可以使用几何的方法计算出来;接下来利用回归学习的方法学习目标脊椎的形状与投影参数之间的关系;最终,结合学到的关系和几何变换完成配准.本方法的两个姿态参数的平均预测误差为0.84°和0.81°,平均目标配准误差(Mean target registration error,m TRE)为0.87 mm,平均配准时间为0.9 s.实验结果表明本方法具有很好的实时性和准确性. 展开更多
关键词 2D/3D配准 机器学习 几何变换 统计形状模型 实时
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