跟踪野生动物可以了解它们的生态习性和种群动态.自动化的、高效准确的目标跟踪算法对于野生动物保护具有重要意义.由于东北虎(Panthera tigris altaica)生存环境复杂,行动方式隐蔽且具有快速运动的特点,拍摄到的图像可能存在运动模糊问题,难以捕获清晰稳定的画面.因此,监测东北虎种群的难点在于实现自动准确地跟踪东北虎个体.在实际环境中,由于光照变化、遮挡、相似性干扰等问题的存在,导致错误跟踪东北虎个体.针对这些问题,本文提出了一种基于注意力特征融合的孪生网络跟踪框架,旨在实现对实际复杂场景中东北虎个体的准确跟踪.基于孪生网络的视觉目标跟踪框架将目标跟踪视为相似性学习问题,本文对传统基于孪生网络的跟踪架构进行改进,将注意力特征融合嵌入主干网络ResNet50中进行特征提取.为了增强模型对跟踪场景中发生极端尺度变化的东北虎个体的关注度,本文在注意力特征融合模块中引入了多尺度通道注意力机制,以适应不同的东北虎个体状态和环境变化.实验结果表明,本文的方法与当前的先进跟踪器相比取得了更优的跟踪性能,跟踪成功率和精确度分别达到了72.5％和93.9％,相比基准跟踪算法分别提高了4.1％和2.3％,证明本文的跟踪方法可以在复杂的实际场景下为自动高效地监测东北虎提供一种有效的方案.

为了解决寻常型银屑病在样本分布不平衡的数据中可能会导致的深度学习模型诊断效果下降等问题,通过结合改进模糊KMeans聚类算法对高聚类复杂度数据的处理能力以及Visual Geometry Group 13(VGG13)深度卷积神经网络模型的预测能力,提出一种基于改进模糊KMeans聚类算法的VGG13深度卷积神经网络(VGG13-KMeans)模型,并将其应用于寻常型银屑病的诊断任务中.实验结果表明,相较于VGG13以及ResNet18两种方法,本文方法更适用于对银屑病特征的识别.

鼻咽癌的治疗后复发是导致治疗失败的重要原因,同时也对患者的生活质量、治愈率甚至生存率产生严重的不利影响.因此,实现鼻咽癌复发情况的有效预测对患者的预后具有积极作用.磁共振成像(MRI)具有软组织高分辨率功能,是鼻咽癌的首选检查手段.鼻咽癌在MRI中的影像表现存在较大差异,病变组织灰度不均匀且界限模糊,基于MRI的鼻咽癌病灶手工标注的难度大、成本高、准确性存在局限;而自动分割准确率也欠佳,导致依靠鼻咽癌病灶精确分割的浅层影像特征提取和计算精度较低,以致基于影像组学特征工程和传统机器学习方法的鼻咽癌复发预测模型性能不佳.对此,本研究提出一种基于MRI和Nesterov加速梯度优化3D-ResNet18的鼻咽癌复发预测模型.通过距离正则化水平集和均衡化增强的鼻咽癌MRI病灶自动检测,自动获取去冗余的增强影像数据,基于Nesterov加速梯度算法优化的改进3D-ResNet18网络模型,提取鼻咽癌深度特征并实现复发预测,为病人的治疗方案提供指导.研究在140例鼻咽癌患者的MRI影像上展开并完成模型训练与交叉验证分析.改进模型的敏感性、特异性和准确率分别为80.0％、64.6％和72.3％,AUC值为0.75,同条件下分别对比3D-ResNet10模型和Momentum优化方法的配对t检验P值分别为0.040和0.006,所改进模型具有显著优势.基于MRI和优化3D-ResNet18的鼻咽癌复发预测模型可实现鼻咽癌复发的有效预测.

目的 采用模糊C均值聚类算法和改进的CC双聚类算法,对中医治疗过敏性紫癜性肾炎(Henoch-Sch?nlein purpura nephritis,HSPN)用药剂量进行数据挖掘,并结合中医理论,分析数据挖掘结果.方法 检索CNKI、万方数据库、维普中文期刊服务平台、中国生物医学文献数据库,自建库至2022年8月26日关于中医治疗HSPN的文献资料,提取其中的药物方剂.首先,使用模糊C均值聚类算法创建药物的大剂量、中剂量、小剂量隶属矩阵,将所有药物剂量进行分类,再结合改进的CC双聚类算法挖掘中医治疗HSPN关键药物的组分信息.结果 共纳入中医治疗HSPN处方387则,其中包括药物 174味,高频药物(频次≥30次)38味,高频药物组合 10组,常见药物剂量组合有大剂量水牛角、生地黄配小剂量小蓟(2∶2∶1);小剂量连翘配伍小剂量金银花(1∶1);大剂量当归配伍中剂量黄芪(1∶2)等,以清热解毒、疏散风热、益气活血药为主.结论 经改进的CC双聚类算法联合模糊C均值聚类算法,可以从众多的方剂数据集中挖掘出关键的药物组分,并根据药物的剂量大小进行区间划分,具有高效率数据挖掘的特点,可为HSPN中医临床治疗提供一定参考.

为提高永磁同步电机调速系统的控制性能,设计双闭环控制系统,电流反馈解耦PD作为电流环控制器,滑模控制器作为速度控制器.为解决传统指数趋近律的趋近速度与曲线抖振之间的矛盾,设计形状和幅值可调的双曲正切函数代替符号函数,减小符号函数跳变不连续产生的系统抖振;设计指数趋近律等速切换项参数模糊自整定算法和指数切换项参数分段自整定规则,不仅减小了高频抖振,也保证了滑动模态切换的稳定性.仿真试验结果显示:高速时,本文提出的策略在0.03 秒实现了对期望转速的跟踪,调节时间减少了0.02 s,抖振幅度减少44,在负载突增时,动态速降低9 r/min;低速时,本文提出的策略与常规滑模控制调节时间差别不大,但抖振幅度依然比常规滑模控制小,在负载突增时,动态速降低8 r/min.

目的 睡眠呼吸暂停综合征(sleep apnea syndrome,SAS)是由于睡眠时上气道通气不畅或堵塞引起的呼吸暂停或低通气,严重影响人类健康和生活.目前的检测方法是多导睡眠仪,检测过程较为复杂,影响患者正常睡眠.为此本文提出了一种针对血氧饱和度信号的引入交叉变异的全局混沌人工蜂群(cross global chaos artificial bee colony,CGCABC)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)的SAS检测方法.方法 从数据集ISRUC-SLEEP中提取 25 名SAS患者整晚 8h的脉搏血氧饱和度数据,经预处理后对每段数据计算 5 种非线性特征,包括近似熵、模糊熵、信息熵、排列熵和样本熵.比较发病片段信号特征和未发病片段信号特征之间的差异,使用CGCABC算法优化的SVM模型进行分类检测,并与人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、麻雀搜索(sparrow search,SS)算法优化SVM模型的检测结果进行对比.结果 使用CGCABC算法优化的SVM模型在准确率、特异度、敏感度以及收敛时间上均有较好的效果,优于ABC算法、PSO算法和SS算法优化SVM模型的检测.结论 本文提出的方法对SAS这一疾病的识别和检测具有重要价值,在医疗领域上具有广泛的应用前景.

针对传统的医疗设备故障检测方法一直存在检测精度低,漏检、误检率高的问题,本文提出基于关联挖掘的复杂医疗设备故障检测方法,通过获取故障数据空间坐标,确定故障数据簇中心,采用模糊决策法计算复杂医疗设备故障数据依赖度.在此基础上,基于K-Means聚类算法,对医疗设备故障数据进行聚类,确定贝叶斯评分函数,采用OFWSC算法进行数据簇特征加权,引入关联挖掘法对复杂设备故障数据进行检测.实验对比结果表明,采用改进的故障检测方法,其检测精度、效率、时间均要优于传统方法,具有一定的实用性和优越性.

针对宫颈癌智能化筛查系统需要从阴道镜图像中分割出宫颈区域的问题,提出一种改进的k均值与高斯混合模型相结合的图像分割方法.首先根据宫颈区域的代表性颜色和其距离图像中心点的距离,构造出待分类的数据集;其次通过对宫颈区域代表性颜色的重新计算,一种使待分类数据集可随着迭代的进行而动态调整的规则被加入到k均值算法中,使得k均值算法适用于多种光照环境下的目标图像分割;最后利用k均值的聚类结果,初始化高斯混合模型的参数,并得到最终的分割结果.75套来源于不同成像条件下的宫颈图像上的实验结果显示,该方法的平均分割精度达到65.1％,比采用基本k均值算法进行初始化的高斯混合模型算法高出5.5％,比模糊C均值聚类算法高出5.8％,比基本高斯混合模型算法高出8.5％;其均方差达到11.5％,与水平集算法相比降低5.6％.实验结果证明,该方法在阴道镜视野下的宫颈区域分割中是行之有效的.

本文针对人脑CT图像的出血病灶区域,提出了一种改进的模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法进行颅脑内出血病灶的分割.首先对颅脑CT图像进行预分割,通过左右扫描算法和中值滤波算法将颅内结构从源CT图像中提取出来;然后对预分割而得到的颅内结构,利用在目标函数和隶属度函数中分别添加空间信息的改进FCM聚类算法进行出血病灶提取.通过对CT颅脑图像和添加椒盐噪声的CT颅脑图像进行病灶分割,结果显示本文算法对噪声不敏感,可以准确分割出出血病灶.

针对模糊C均值(FCM)聚类算法初始聚类中心选择的随机性和噪声的敏感性等问题,提出一种基于改进空间模糊聚类的图像分割算法来分割人脑DTI图像.使用局部密度核函数和中心距离函数精确选取初始聚类中心,不仅可以解决因聚类中心随机选取造成的聚类效果不稳定的问题,而且还可以使目标函数迅速收敛,提高分割效率;通过将正态分布空间信息融入模糊隶属度函数,能减小图像噪声以及人为因素对分割结果的影响.用该方法与FCM、SFCM方法对人脑DTI数据进行分割,以评价算法的聚类效果.实验对美国明尼苏达大学生物医学功能成像与神经工程实验室提供的58例DTI数据、3例FA参数图像以及6例迭加过噪声的人脑DTI图像进行分割,结果表明:该算法分割系数最高,可达到0.984 1;在同一图像中,该算法在划分系数上比FCM最高提升20.2％,并且在划分熵上比SFCM最高下降19.8％;该算法目标函数平均迭代次数为32,较FCM的52次与空间FCM的76次有明显降低.实验证明,该算法能够准确、快速地分割出重要目标,且对图像噪声不敏感.