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:本文通过构造Lyapunov函数和利用不等式分析技巧,研究了具有时滞的细胞神经网络的稳定性,给出了与时滞无关的网络渐近稳定的充分判据,该判据可用于时滞细胞神经网络的设计与检验,有重要的理论意义与应用价值。
简介:本文采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法对一类变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性进行了研究,得出了一些关于DCNN全局指数稳定性的充分条件。
简介:研究了具时变时滞的分层抑制细胞神经网络.利用不动点定理获得了若干判定该网络存在概周期解的新充分条件,改进和推广了已有文献中的相应结论.
简介:用共沉淀反应法制备硅酸三钙(C3S),将所制备的硅酸三钙(C3S)加入到磷酸钙系骨水泥(CPC)中,制备了一种新型的硅磷酸钙骨水泥(CPSC).研究了该复合骨水泥的理化性质和体外细胞毒性.与CPC骨水泥相比,硅磷酸钙骨水泥(CPSC)的固化时间延长,添加适量的C3S可提高CPC的抗压强度;在模拟体液(SBF)浸泡设定时间后,硅磷酸钙骨水泥(CPSC)降解率增加,并且在浸泡初期,SBF的pH增加.体外细胞毒性实验结果显示:复合C3S骨水泥浸提液能促进成纤维细胞的增殖,表明硅磷酸钙骨水泥有良好的生物相容性.含C3S的磷酸钙骨水泥可作为骨组织再生的生物材料使用.
简介:线性矩阵不等式的优良性质可用于解决细胞神经网络中的保性能控制问题.本文介绍了线性矩阵不等式的相关概念和性质;通过对Schur补引理的改进提出了一个引理,从而更容易将二次矩阵不等式转化为线性矩阵不等式,更好地应用于控制参数求解;提出了LMI的基本问题和MATLAB工具箱,并对LMI在细胞神经网络的保性能控制问题作出了简要描述.