邓涛
- 作品数：7 被引量：9H指数：2
- 供职机构：西北民族大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学文化科学更多>>
- 基于深度学习的SPECT图像关节炎病灶分割被引量：1
- 2021年
- SPECT骨显像是辅助医生诊断疾病的重要手段.医生依靠手工勾画提取病灶区域的方法效率低且具有一定的主观性.针对这一问题,提出R_U-Net网络模型分割关节炎病灶,不仅能节省医生的诊断时间,还能为患者争取最佳治疗时间.为了检测模型分割效果,使用测试集中含有关节炎病灶的图像分割测试,与Mask R-CNN网络和原UNet网络相比,R_U-Net网络对关节部位病灶分割结果有所提升,其MPA达到77.6%,MIoU指标达到75.4%.实验结果表明,基于U-Net改进的R_U-Net网络对于SPECT图像关节炎病灶分割效果更好.
- 高瑞婷林强满正行曹永春王海军陈军邓涛
- 关键词：图像分割关节炎
- 基于ResNet深度模型的SPECT肺灌注图像分类被引量：4
- 2021年
- SPECT肺灌注是重要的功能成像技术,它能够以非入侵方式捕获肺部的功能病变,已经成为肺栓塞等疾病的重要临床检测手段.为有效支撑肺栓塞疾病的自动诊断,研究并构建基于ResNet深度网络的SPECT肺灌注图像分类器.首先采用归一化技术将原始SPECT肺灌注文件转换为SPECT图像,并应用图像平移和旋转等技术对图像进行预处理,以扩展SPECT图像样本数量,然后在标准ResNet-50深度模型的基础上引入特征融合和迁移学习技术,构建可靠的SPECT肺灌注图像分类器,最后使用一组真实的SPECT肺灌注图像对构建的分类器进行测试,实验结果表明构建的分类器可有效检测肺栓塞病变,获得的分类准确率超过95.5%.
- 增思涛曹永春林强满正行邓涛王茸
- 关键词：图像分类
- 基于VGG的SPECT骨扫描图像关节炎分类被引量：3
- 2021年
- 核医学SPECT是主要的功能成像模态,在骨转移、关节退行性改变等疾病的诊治中发挥着重要作用.关节炎是常见且多发性生理疾病,临床上容易在骨转移特别是溶骨性转移之间产生误判.为了从SPECT图像中可靠识别关节炎病变,借助于深度学习的特征自动提取功能,研究并构建了面向关节炎自动诊断的SPECT图像分类器.首先,对SPECT骨显像数据进行归一化及扩展处理,适度扩充数据量并转化到模型要求的数据格式;其次,基于标准的VGG模型构建具有不同深度的关节炎分类器;最后,使用一组真实SPECT全身骨显像数据,对构建的分类模型进行测试.实验结果表明,构建的分类器可有效检测关节病变,获得的准确率、AUC值、精度、召回率分别为0.926、0.986、0.921、0.934.
- 曹传贵林强满正行满正行曹永春曹永春邓涛
- 关键词：关节炎图像分类
- 基于蜜蜂繁殖机理的蜂群聚类算法被引量：1
- 2018年
- 将基于蜜蜂繁殖机理的蜂群算法应用于聚类问题,提出了一种新的蜂群聚类算法.对随机生成的初始蜂后在选优的基础上进一步优化,提高了算法收敛速度和聚类结果的稳定性.结合蜂后染色体的编码方式和雄蜂精子的单倍体特征,设计了产生幼蜂的交叉操作.充分利用蜂后良好基因信息对幼蜂展开邻域搜索来改进幼蜂质量.通过与其他聚类算法的对比实验,表明该算法具有良好的聚类效果和稳定性.
- 曹永春纪金水邓涛蔡正琦
- 关键词：聚类分析邻域搜索模拟退火
- 一种基于计算机设备的数据读写方法
- 本发明公开了一种基于计算机设备的数据读写方法，属于数据存储技术领域。本发明通过数据提取、获取读写指令和确定设备节点这三个步骤来实现计算机设备的数据读写。本发明利用iSCSI协议将读写响应返回给读写请求发起方，可以显著提高...
- 邓涛
- 文献传递
- DNA多面体数学模型的研究进展
- 2016年
- 近年来,越来越多的DNA多面体在实验室中被合成出来,深入理解这些新颖的多面体结构和性质成了新的挑战,迫切需要综合运用数学、生物、化学等理论和手段进行研究。现在综述文献的基础上,以两种十四面体为例,系统介绍通过DNA多面体的新欧拉公式和两种示性数来刻画DNA多面体的拓扑结构,探索DNA多面体的组装规律和性质。
- 邓涛段金伟王燕凤邱文元
- 关键词：数学模型示性数
- 在线教育中计算机专业系统能力培养模式
- 2020年
- 产业界对计算机系统方面人才的需求在不断增加,对学生系统能力培养的要求也越来越高。因此,教师需要突破专业课课时的限制,开展相关课程的改革探索。主要内容有:以培养学生系统能力为目标调整培养方案;增加能力培养的课程内容;实施过程中通过在线教学方式将部分内容移至课外,减轻课内教学压力;借助各种方式激发学生的自学积极性,以保证系统能力培养目标的实现。
- 满正行林强邓涛
- 关键词：计算机科学与技术在线教学
