刘云鹏
- 作品数：45 被引量：166H指数：8
- 供职机构：浙江万里学院更多>>
- 发文基金：宁波市自然科学基金浙江省科技计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信医药卫生更多>>
- 医学图像纹理特征与基因类型相关研究概述
- 2020年
- 医疗影像学是利用分析出的医学图像纹理特征,进行辅助医疗诊断,可以用于精准的肿瘤治疗。基因组学是利用人体的基因信息对于肿瘤进行精准的治疗,这种治疗有较高的成本。将影像学与基因组学进行结合,是一个新兴的研究领域,可以很好的互补。全世界的肿瘤患者在不断的增加,早期对肿瘤的诊断和治疗是治疗的一个关键步骤。随着计算机技术的发展,各种影像学在肿瘤的诊断和治疗中起着非常重要的作用。目前各种医学影像手段,比如X射线,B超,MRI和CT等,成为肿瘤诊断不可缺失的手段。
- 柴鸿斌刘云鹏毕春跃王仁芳金冉董晨
- 关键词：图像纹理特征医学图像医学影像基因组学基因类型
- 新工科教育中计算机应用型人才培养实践探索
- 分析目前新工科教育形势下计算机专业应用型人才培养的现状,介绍新工科形势下的专业建设方案,提出"2.5+0.5+1"计算机应用型人才培养模式,从校企共建特色班、以企驻校、引校进企、第三方资源等方面,阐述面向产业需求的计算机...
- 杨晓燕梁丰王仁芳刘云鹏柴本成
- 关键词：高等教育计算机专业应用型人才工科教育
- 面向3D远程呈现应用的有损无损混合深度视频编码
- 针对多个深度视频流提出实时的压缩方法和评估方案，采用一种有损无损混合的编码方法可以在图像质量和压缩率之间提供一种有效的平衡控制。行程编码(RLE)用于无损压缩，用来保存深度图像素的高位;像素低10 位保存在YUV 图像的...
- 刘云鹏
- 一种基于OpenCV的高效车牌识别系统实现被引量：2
- 2014年
- 提出一种基于SVM(支持向量机)和ANN(人工神经网络)的车牌定位与识别算法,并使用OpenCV库有效实现。首先将灰度空间和HVS色度空间进行结合,在Sobel边缘提取基础上,进行自适应阈值下的二值化处理,通过对轮廓外接矩形的面积和长宽比初步定位车牌位置,然后利用SVM线下学习的方法更加精确的定位车牌位置。并采用寻找连通域有效外部轮廓的方法进行字符分割,最后对汉字位置、英文位置、数字位置和英文数字混合位置分别使用ANN方法进行字符识别。实验证明,该方法定位准确率和字符识别率高,可以有效应用于多种场合。
- 刘云鹏李瑾潘闻
- 关键词：车牌定位车牌识别支持向量机人工神经网络
- 基于移动互联网应用开发的课程体系建设探索被引量：3
- 2016年
- 产业—专业的融合是应用型高校转型发展的必经之路。针对移动互联网产业特点,本文探析了移动应用开发教学中存在的教学与职场衔接方面的问题,提出互联网应用开发课程体系需要参照的系列主流技术;基于"卓越工程师"培养,进行了教学理念、教学内容和教学方法的建设探索。
- 杨晓燕王仁芳刘云鹏林宏安
- 关键词：移动互联网课程体系
- 行动导向教学法在Java课程教学中的应用探讨被引量：2
- 2011年
- 针对提高高职院校计算机类专业课程教学质量和教学效果,对行动导向教学法作系统性的分析,引入情境驱动的概念,并将其有机地融入到行动导向教学法中。以计算机Java语言课程为例,从课程模块化和课程项目化以及情境驱动几方面作具体的探讨。
- 江务学刘云鹏
- 关键词：行动导向教学JAVA语言课程模块化
- 应用图像块和全卷积神经网络的肩关节MRI自动分割被引量：13
- 2018年
- 目的 MRI正逐步代替CT进行骨头与关节的检查,肩关节MRI中骨结构的精确自动分割对于骨损伤和疾病的度量与诊断至关重要,现有骨头分割算法无法做到不用任何先验知识进行自动分割,且通用性和精准度相对较低,为此提出一种基于图像块和全卷积神经网络(PCNN和FCN)相结合的自动分割算法。方法首先建立4个分割模型,包括3个基于U-Net的骨头分割模型(肱骨分割模型、关节骨分割模型、肱骨头和关节骨作为整体的分割模型)和一个基于块的Alex Net分割模型;然后使用4个分割模型来获取候选的骨头区域,并通过投票的方式准确检测到肱骨和关节骨的位置区域;最后在检测到的骨头区域内进一步使用Alex Net分割模型,从而分割出精确度在像素级别的骨头边缘。结果实验数据来自美国哈佛医学院/麻省总医院骨科的8组病人,每组扫描序列包括100片左右图像,都已经分割标注。5组病人用于训练和进行五倍的交叉验证,3组病人用于测试实际的分割效果,其中Dice Coefficient、Positive Predicted Value(PPV)和Sensitivity平均准确率分别达到0. 92±0. 02、0. 96±0. 03和0. 94±0. 02。结论本文方法针对小样本的病人数据集,仅通过2维医学图像上的深度学习,可以得到非常精确的肩关节分割结果。所提算法已经集成到我们开发的医学图像度量分析平台"3DQI",通过该平台可以展示肩关节骨头3D分割效果,给骨科医生提供临床的诊断指导作用。同时,所提算法框架具有一定的通用性,适应于小样本数据下CT和MRI中特定器官和组织的精确分割。
- 刘云鹏蔡文立蔡文立洪国斌王仁芳
- 关键词：医学图像分割核磁共振图像
- 移动在线3D_SNS社交互动系统分析与设计
- 2011年
- 社区性网络服务SNS已经成为现代人社交不可缺少的一部分。互联网SNS向手机移动SNS转变将成为一种趋势和可能,同时手机3D技术的高速发展,也使得移动3D_SNS成为一种亮点和时尚。该系统除了一般的SNS所具备的交友、个人信息分享、即时通讯等多种功能于一体的互动平台外,还增加了具有特色的移动3D虚拟人生、GPS定位下的活动圈、高保密的移动加密等功能,而且可以通过手机,利用3G的宽带,实时的进行交互,打破传统互联网局限,满足其时刻沟通、时刻互动的需求,具有传统手机和互联网都无法独立体现的优势。
- 刘云鹏陶源马天宇李瑾陆晨凯陈单丹
- 关键词：互动系统互联网
- J2ME开放式教学平台推动下的大学生创新机制研究
- 计算机教学的核心内容之一就是创新能力的培养，有助于应用型人才的培养，同时为创业型人才提供灵感和机遇。宏观上，大学生创新需要一个有力的机制为其提供强大的支撑力；微观上，需要具体实施和推动的教学平台。本文首先介绍宏观机制和运...
- 刘云鹏潘铁军张延红杨晓燕金冉
- 关键词：开放式教学平台应用型人才创业
- 深度学习结合影像组学的肝脏肿瘤CT分割被引量：9
- 2020年
- 目的从医学影像中进行肝脏与肿瘤分割是计算机辅助诊断和治疗的重要前提。常见的胸部和腹部扫描成像效果中,图像对比度偏低,边界模糊,需要医生丰富的临床解剖学知识才能准确地分割,所以精确的自动分割是一个极大的挑战。本文结合深度学习与医学影像组学,提出一种肝脏肿瘤CT(computed tomography)分割方法。方法首先建立一个级联的2D图像端到端分割模型对肝脏和肿瘤同时进行分割,分割模型采用U-Net深度网络框架,在编码器与解码器内部模块以及编码器与解码器层次之间进行密集连接,这种多样化的特征融合可以获取更准确的全局位置特征和更丰富的局部细节纹理特征;同时融入子像素卷积与注意力机制,有利于分割出更加微小的肿瘤区域;接着生成两个用于后处理的学习模型,一个基于影像组学的分类模型用于假阳性肿瘤的去除;另一个基于3D体素块的分类模型用于分割边缘的细化。结果实验数据来自某医院影像科300个肝癌病例CT,每个序列中的肝脏与肿瘤都是由10年以上的医学专家进行分割标注。对数据进行5倍交叉验证,敏感度(sensitivity)、命中率(positive predicted value)和戴斯系数(Dice coefficient)在验证结果中的平均值分别达到0.87±0.03、0.91±0.03和0.86±0.05,相比于性能第2的模型分别提高了0.03、0.02和0.04。结论肝脏肿瘤CT的精确分割可以形成有价值的术前预判、术中监测和术后评价,有助于制定完善的手术治疗方案,提高肝脏肿瘤手术的成功率,且该方法不局限于肝脏肿瘤的分割,同样也适用于其他医学影像组织器官与肿瘤的分割。
- 刘云鹏刘光品王仁芳金冉孙德超邱虹董晨李瑾洪国斌
- 关键词：注意力模型
