显微成像中深度学习数据增强方法

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近年来,深度学习技术已广泛应用于计算成像领域中,解决了许多成像难题.为减少训练数据集制作的复杂程度,以数字全息显微成像重建过程为例,基于光成像物理过程,采用模拟手段以增强深度学习所用数据,并将该方法应用于细胞显微成像.测试结果表明经该方法获取的数据集可以代替实验数据集来对神经网络进行训练,并能有效提高输出成像质量.该方法的提出解决了神经网络输入图像和基准图像的像素匹配问题,减少了实验采集数据集的工作量,进一步提高神经网络整体训练效率.
其他文献
目的:为围手术期患者提供心理疏导护理的临床效果进行研究.方法:2018年4月-2019年7月我院就诊的围手术期患者122例作为本次研究的对象,并采用数字随机分组的方式把病人分为对照组(n=61例)和观察组(n=61例).为对照组提供常规护理服务,对观察组则应用心理疏导护理来开展服务,以此为基础针对不同小组患者的护理情况开展组间对比.结果:研究中开展组间对比的过程中发现,不同小组患者的护理服务满意度指标差异显著(P<0.05),具有统计学意义.结论:在对围手术期患者进行临床护理的过程中,通过选择心理疏导护理
随着计算机视觉领域的发展,利用激光点云获取目标三维数据成了当下热点.对目标点云进行有效地分割变得尤为重要.相比于现存的区域生长分割,RANSAC分割与欧式聚类分割等传统的分割算法,提出了Mean-shift的欧式聚类算法.这一算法先对目标点云进行Mean_shift密度聚类粗分割,再结合欧式聚类对粗分割后的点云进行细分割处理.实验利用MEMS 3D相机采集两组点云数据,旨在对比不同算法对个体分割与群体分割的结果.实验结果表明,相比于上述的三种传统分割算法,提出的Mean_shift的欧式聚类算法在第一组单
为了提升相关探伤识别图像的视觉效果与清晰程度,提出了基于视觉传达技术的激光射线成像图像增强方法.使用局部对比度增强方法增强激光射线成像图像中高频区域对比度,采用双边高斯滤波方法估计对比度增强后图像亮度,结合Weber定律通过控制图像像素差值控制图像亮度,避免亮度过高,同时将图像从RGB空间向HSV空间转换,增强图像色彩真实性后,利用改进梯度场算法,通过建立自适应衰减传递函数,消除图像梯度反转伪影与光晕,降低图像梯度,提升图像质量与细节,得到增强后激光射线成像图像,提升视觉传达效果.经过实验验证,该方法增强
在目前建立的激光光谱图像数据库中,数据库的滤波性能较差,导致存储的光谱图像数据受噪声影响严重.因此,提出基于中值滤波去噪算法的激光光谱图像数据库构建.首先利用多数据源数据库模式,建立数据库的存储引擎.其次利用中值滤波去噪算法,在数据库中添加去噪模块.然后将滤波后的图像进行光学参数转换,最后对不同光谱数据分别进行格式转换,并对数据进行归一化存储至数据库中,完成激光光谱图像数据库设计.利用不同方法的图像数据库与设计数据库对生成的激光光谱数据进行存储,并进行对比实验,分别对数据库的构建以及滤波能力进行分析.实验
目的:观察鸡血藤黄酮提取物对脑缺血再灌注的影响,探讨鸡血藤黄酮提取物改善脑缺血的可能机制.方法:成年雄性清洁SD大鼠,280~300g,随机分成假手术组、模型组、鸡血藤黄酮提取物125、250、500mg/kg组和阳性对照尼莫地平组.大鼠持续灌胃给药5d后,采用Longa线栓法制备大鼠大脑中动脉闭塞(MCAO)2h/再灌注24h模型.于缺血前2h分别给予鸡血藤黄酮提取物或尼莫地平,假手术组和模型组灌胃等量生理盐水,对大鼠进行神经功能缺损评分,并检测脑组织匀浆中NOS、NO、Ca2+-ATP、Na+-K+-
为提升多目标识别和定位技术水平,满足实际目标识别与定位需求,研究融合无线射频与激光信息的多目标识别和定位方法.利用RFID阅读器与传感器获取动态多目标的相位和激光信息,经过RFID相位差估算速度、DBSVAN算法聚类激光数据并估算径向速度后,依据匹配情况,采用粒子滤波利用随机预测或激光预测的方式实现多目标的识别与定位.实验结果表明:该方法所定位的路径与实际目标运动轨迹基本相同,其误差仅为0.2 m,匹配误差较低;采样点视差值曲线较为平缓,视差值始终保持在60-70个像素之间,抗干扰能力较强;当平滑系数增加
针对目前光纤绕制缺陷检测方法准确率低,实用性差等问题,提出一种基于低秩表示技术的光纤环绕制缺陷检测方法.首先,利用光纤环图像纹理的重复性和缺陷的局部性特征,将无缺陷的光纤环图像建模为低秩结构,将缺陷建模为稀疏结构.然后,基于低秩表示理论对绕制缺陷检测问题进行模型构建,并利用增广拉格朗日乘子法求解其目标函数,以近似恢复原始图像的行空间并分离出缺陷区域.通过实验对算法进行验证,结果表明,提出的光纤绕制缺陷检测方法是可行的,能够有效检测出缺陷,且与其他算法相比,本算法取得缺陷检测精度最高.
为了提高分割结果一致性,更为详细地凸显激光图像特征,提出一种基于隐马尔科夫模型的激光主动成像图像分割方法.通过小波转换获得图像同一坐标的不同频带信息,同时依靠二维多分辨率分解划分噪声,构建尺度空间,依据Wiener滤波与高斯混合模型去除对图像内冗余去噪,将处理后图像储存在尺度空间内,使用小波域隐马尔科夫模型提取图像的边沿与局部特征,并将图像超像素信息融入模型距离函数与点对先验几率内,提升分割结果的质量,最后计算图像像素迭代强度、区域级迭代强度与像素对于所属超像素的贡献度,得到图像内局部区域的边沿,实现激光
目的:探讨超声诊断甲状腺的诊断价值及临床应用.方法:选取2018年3月-2019年8月72例疑似甲状腺肿瘤患者,通过二维彩超声予以检查,观察其诊断接种及临床应用效果.结果:二维彩超诊断甲状腺肿瘤准确性为95.83%,敏感性为97.06%,特异性为75.00%;二维彩超诊断结节性甲状腺肿、甲状腺腺瘤、甲状腺癌与病理结果无显著差异(P>0.05);恶性甲状腺疾病与良性比较,形态不规则、边界不清晰、边缘成角、纵向生长、无声晕、低回声、钙化的比例更高,差异有统计学意义(P<0.05);恶性甲状腺疾病血流程度Ⅲ型、
目的:探究将优质护理运用于高血压脑出血患者健康教育中的效果.方法:选取2018年2月-2020年8月本院收治的140例高血压脑出血患者为研究对象,随机分为观察组(优质护理)和对照组(常规护理)各70人.结果:相比于对照组,观察组用药依从率(95.71%)和干预满意度(100.00%)均较高(P<0.05);干预后,观察组生活质量评分均较高,观察组SAS、SDS评分均较低(P<0.05);观察组睡眠质量各指标均低于对照组(P<0.05).结论:将优质护理运用于高血压脑出血患者健康教育中可以获得更加显著的效果