1 山东中医药大学智能与信息工程学院, 山东 济南250355
2 山东中医药大学附属医院, 山东 济南250014
基于卷积神经网络的脑肿瘤图像分割是近年来图像处理领域的研究热点。基于此现状,首先阐述了脑肿瘤图像分割的意义、研究现状以及将卷积神经网络应用于脑肿瘤图像分割的具体优势。然后,对二维卷积神经网络、三维卷积神经网络以及卷积神经网络的经典改进模型应用于脑肿瘤图像分割的研究进展进行了详细综述,总结了在多模态脑肿瘤分割挑战赛的数据集中进行训练的分割结果。最后,讨论了卷积神经网络在脑肿瘤核磁共振图像分割中的未来发展方向。
图像处理 二维卷积神经网络 三维卷积神经网络 脑肿瘤分割 核磁共振成像 激光与光电子学进展
2021, 58(24): 2400003
中国科学技术大学 精密机械与精密仪器系， 安徽 合肥 230027
LAMOST(大天区多目标光纤光谱天文望远镜)要求通过非接触测量快速准确地获得光纤端部的中心位置。在研究光斑中心提取技术的过程中，提出了一种改进的光重心方法，包括图像卷积预处理、用标准差迭代的方法取背景值和减背景后非线性加权获得光斑特征点。有效地抑制了边缘点对中心位置的影响，提高了在大视场多目标光纤条件下提取光斑特征点的精度，并通过数据模拟、实验室和现场实验进行了验证。
光学测量 大视场 光斑定位 光重心法 二维卷积 背景分割 非线性加权 optical measurement big view flare positioning optical center of gravity method 2D convolution background segmentation nonlinear weighted
1 合肥工业大学仪器科学与光电工程学院, 安徽 合肥 230009
2 中国科学技术大学工程科学学院, 安徽 合肥 230001
机器视觉由于具有非接触、可视化好、自动化和智能性高等优点,在航空航天、**、工业现场等重要领域得到广泛的应用,其特征点的检测精度会大大影响视觉测量的精度。在研究视觉测量的光点中心提取技术的过程中,提出二维卷积光重心法,可有效地抑制光点边缘对光点中心位置的影响,大大地提高了光点中心的提取精度,既可以应用于发光特征点的提取,也可以应用于反光特征点的提取。利用该方法提取空间特征点进行三维重构的精度也比其他方法要高,能达到10-4左右,基本满足工程测量的要求。
大范围 视觉测量 重心法 二维卷积 wide-range vision measurement center of gravity method 2D-convolution
