简介:以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注,并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率,本文设计了2种改良的深度卷积神经网络,这些改进加快了神经网络的训练速度.有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型,该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验,改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型,这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后,构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”,该系统能够自动检测出CT影像中肺结节,并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用,可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度,提高阀片效率,服务更多患者;减少漏诊和误诊发生的次数,有助于提高肺结节的诊断准确率;从而促进我国肺癌早筛工作的推广。
简介:对赋Luxember范数或Orlicz范数的Orlicz型序列空间,诸如古典的、广义的及参数式的,本文总结、补充、比较列出了暴露点及暴露性的充分必要刻画,并对以往结果中的错误进行了修正,从而在序列空间方面系统地完成了有关暴露性的刻画。
简介:本文讨论形如d/dt(x(t)+D(t)x(t-k)=f(t,x(t),x(t-h),u(t))的非线性中立型控制系统函数能控性,给出该类系统的函数能控性和零函数能控性的判定定理,所得结果在实际系统的设计、分析等方面是非常实用的。
简介:研究半直线上带无限个脉冲点的中立型泛函微分方程非振动解的渐进性,并给出正解存在的充分条件.
简介:讨论了一类广义Liénard型系统(x)=p(y)k(x),(y)=-f(x,y)p(y)q(y)-g(x)h(y)非零周期解的存在性和不存在性,给出了非零周期解的存在和不存在的一类充分条件.
简介:主要讨论由Lipschitz函数b与广义C-Z算子T生成的交换子[b,T]在加权Herz型Hardy空间上的有界性,证明了[6,T]从HKq1^α,p(w1,w2^q1)到HKq2^α,p(w1,w2^q2)的有界性.
简介:利用迭合度理论的连续定理,讨论了一类中立型系统的正周期解的存在性.得到了正周期解存在的一些充分条件.
简介:考虑非线性中立型微分差分方程[y(t)+P(t)g(y(t-τ))]′+Q(t)h(y(t-σ))=0的非振动解的渐近性。若无特别申明,本文总假设A函数P(t),Q(t),g(u),h(u)皆为连续函数;B,Q(t)>0;ug(u)>0,uh(u)>0(u≠0);C,g(u)=h(u)=0当且仅当u=0。