简介：动态贝叶斯网络（dynamicbayesiannetwork,DBN）是一种基于时序表达数据构建基因调控网络的重要方法。然而目前的DBN方法因计算时间太长,结构不稳定,准确度低,对有效性有很大影响。根据动态贝叶斯网络的度量可分解性质,将动态贝叶斯网络分为初始网络与转移网络分别进行结构寻优,在寻优时将基于静态贝叶斯网络的最大权重生成树算法与贪婪搜索算法相结合,移植入动态贝叶斯网络中,建立基因调控网络模型。提出了一种从时序数据中构建基因调控网络的方法,克服了贝叶斯网络不能描述循环调控的缺陷,也从规模上简化了网络构建问题。通过与相关实验文献的对照,验证了提出方法的有效性,网络学习时间明显缩短,网络结构更加稳定。
简介：本研究利用吲哚菁绿(indocyaninegreen,ICG)对胂瘤进行标记,通过改进的拉普拉斯金字塔算法对非顶层图像的肿瘤细节进行增强,同时去除顶层图像的非肿瘤信息,从而达到强化与区分肿瘤信息的目的;利用图形处理单元(graphicsprocessingunit,GPU)技术将融合算法进行并行化处理,可以有效提高本研究算法的运算速度,实时显示多光谱融合图像。相对于传统成像方式,本研究提供的成像方法可以实时获取更为全面的胂瘤信息,提高了胂瘤检测的准确性,从而帮助外科医生更好地实施胂瘤切除手术。关键词:图像融合;并行计算;多光谱;拉普拉斯金字塔;多尺度变换
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