高飞
- 作品数：11 被引量：47H指数：3
- 供职机构：中国人民解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省卫生厅医学科技攻关计划项目郑州市科技攻关计划项目更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术电子电信语言文字更多>>
- 基于量子粒子群的软件模糊可靠性分配模型被引量：2
- 2013年
- 针对软件可靠性分配中存在多个优化目标的问题,提出了一种新的模糊多目标分配模型,并采用量子粒子群优化算法求解该模型。将软件可靠性和成本作为模糊目标函数,通过三角形隶属函数对模糊目标进行处理,将优化后的量子粒子群算法用来求解软件模糊可靠性分配模型。实验结果验证了文章提出的软件模糊可靠性分配模型是有效的,多目标的Pareto最优解为可靠性和成本之间的决策提供了依据。
- 侯雪梅高飞宋瑞丽韩鹿高明霞
- 关键词：量子粒子群算法PARETO最优解模糊可靠性多目标优化
- 基于径向基函数网络的H.264全零块检测算法被引量：2
- 2013年
- 针对目前全零块检测算法准确率不高的问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络(NN)的全零块检测算法。通过分析H.264的编码特点,选取了绝对误差和(SAD)、变换绝对差值和(SATD)、编码块类型、率失真优化(RDO)代价、量化系数(QP)、参考块的全零块情况6个特征,考虑了哈达玛变换(HT)中应该使用SATD的情况,采用最小二乘法得到QP与RBF网络宽度参数的关系,根据参考块是否为零,设计了两个分类器来区分全零块与非全零块。在保证图像质量和编码率不变的前提下,平均能提高编码速度50%以上,实验结果表明,利用RBF神经网络很好地提高了全零块检测准确率和编码效率。
- 高飞周长林党力明侯雪梅
- 关键词：H全零块检测径向基函数网络神经网络
- 非增强核磁共振图像中肝脏肿瘤病理分级的定量分析方法被引量：2
- 2019年
- 为了解决目前肝脏肿瘤病理分级主要依靠穿刺活检、手术病理取材等侵入式方法的问题,提出了一种在非增强核磁共振图像(MRI)上进行肝脏肿瘤病理分级的定量分析方法。首先对采集到的MRI图像,由医生在专业软件中人工分割出病灶部位,对这些病灶部位提取高通量的328维图像特征,包括灰度、形状、纹理、小波等特征,利用最小绝对收缩和选择运算符(LASSO)和交叉验证方法从中挑选出对病理分级最有价值的特征,组成影像组学模型并融合临床信息实现对肿瘤高、低分化分类的定量分析。在170位肝脏肿瘤患者的MRI图像(T1加权图像和T2加权图像)上进行实验,通过计算接收者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)来衡量模型的预测性能。结果表明,基于高通量图像特征的LASSO回归定量分析方法,在训练集上获得AUC为0.909,在测试集上AUC为0.800。挑选出来的图像特征组成的影像学标签可以对高、低分化进行自动分类,从而为医生提供了一种非侵入的辅助诊断方法,有助于预后判断和治疗方案的制定。
- 高飞闫镔曾磊武明辉谭红娜海金金宁培钢史大鹏
- 关键词：核磁共振图像病理分级肝脏肿瘤
- 电子内窥镜影像系统及其应用
- 周长林李振中党力明林欣高飞贾晓静潘向峰
- 按照国家高新技术和医疗器械产业“十二五”科技发展战略，针对国内数字高清医疗影像设备迫切需求，通过产学研用结合的技术创新体系开发高清电子内窥镜影像系统，替代国外进口产品，促进产业结构优化，经过两年攻关，在技术创新、产品开发...
- 关键词：
- 关键词：系统软件医疗影像设备
- 基于增强CT放射组学预测肝细胞肝癌病理分级被引量：11
- 2020年
- 目的观察增强CT放射组学术前预测肝细胞肝癌(HCC)病理分级的可行性及价值。方法回顾分析429例经手术病理证实的HCC患者,分为训练组(n=329)和测试组(n=100),记录其临床特征;提取动脉期(AP)及静脉期(VP)CT图像的放射组学特征,应用最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归分析法对其进行降维,筛选最有价值的组学特征后,构建基于AP、VP、AP+VP图像特征的组学模型,计算2组放射学评分并进行二分类判别。根据病理结果定义高级别和低级别HCC,采用10倍交叉验证训练选择最优组学预测模型,筛选对预测HCC病理分级有意义的临床特征后,构建临床模型以及联合组学特征和临床特征的联合模型。绘制3种模型预测训练组和测试组HCC病理分级的ROC曲线,评估其诊断能力。结果联合组学模型最优,其判别训练组及测试组高级别和低级别HCC的放射学评分的差异均有统计学意义(Z=8.58、3.24,P均<0.05)。测试组中,联合模型预测HCC病理分级的AUC值(0.70)与组学模型(0.69)和临床模型(0.63)差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论基于增强CT图像的放射组学特征可用于术前预测HCC病理分级。
- 宁培钢高飞海金金武明辉陈健朱绍成王梅云史大鹏
- 关键词：病理学
- VPX平台的多板卡FPGA动态配置方法被引量：1
- 2016年
- 针对VPX平台板卡的FPGA通常采用上电时从非易失性存储器主动加载配置数据的方式,存在灵活性较差的缺点。文中提出了一种基于CPU+SPI总线+CPLD的多板卡FPGA动态配置方法,可在不开箱的情况下对平台内各板卡FPGA进行动态配置。经测试,该方法配置10.9 MB大小的数据用时约为7 s,具有较好的灵活性和可靠性。
- 陈昌明邵高平刘小蒙党力明高飞
- 关键词：VPXFPGA
- 乳腺X线影像组学方法预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值被引量：24
- 2020年
- 目的探讨乳腺X线影像组学方法预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值。方法回顾性分析2013年6月至2017年7月河南省人民医院病理证实为乳腺癌女性患者的临床及X线资料。共入组214例患者,年龄30~85(53±11)岁,并按照3∶1的比例随机分成训练集(n=153)和验证集(n=61)。根据腋窝淋巴结是否转移,分为腋窝淋巴结阳性组99例,阴性组115例。对获得的双乳内外斜位(MLO)和头尾位(CC)X线图像进行病灶分割和特征提取。应用LASSO回归模型分别从CC、MLO和CC联合MLO图像的高维特征中依次筛选出3、9和7个腋窝淋巴结转移相关的组学特征。根据影像组学特征和临床特征构建预测模型。使用10折交叉验证模型的预测能力。结果腋窝淋巴结阳性组病灶大小大于腋窝淋巴结阴性组,差异有统计学意义(t=2.611,P<0.05)。在验证集中,单独CC、MLO、CC联合MLO图像、临床特征及临床特征联合CC和MLO图像的组学特征预测腋窝淋巴结转移效能的受试者操作特征曲线下面积(AUC)值分别为0.680、0.723、0.740、0.558和0.714,其中,CC联合MLO图像的预测效能最大,AUC值均高于单独CC、MLO图像、CC联合MLO图像预测效能。结论乳腺X线组学特征可术前定量预测乳腺癌腋窝淋巴结转移,但仍需扩大样本量进一步验证。
- 谭红娜武明辉周晶高飞海金金张丹丹史大鹏王梅云
- 关键词：乳腺肿瘤淋巴转移乳房X线摄影术
- 基于群智能的模糊多目标软件可靠性冗余分配被引量：1
- 2013年
- 针对软件可靠性冗余分配问题,建立了一种模糊多目标分配模型,并提出了基于分布估计的细菌觅食优化算法求解该模型。将软件可靠性和成本作为模糊目标函数,通过三角形隶属函数对模糊多目标进行处理,用高斯分布对细菌觅食算法进行优化,并将该优化算法用来求解多目标软件可靠性冗余分配问题,设置不同的隶属函数参数可以得到不同的Pareto最优解,实验数据验证了该群智能算法对解决多目标软件可靠性分配的有效性和正确性,Pareto最优解可为在可靠性和成本之间决策提供依据。
- 侯雪梅刘伟高飞李志博王婧
- 关键词：群智能细菌觅食算法分布估计算法PARETO最优解模糊多目标
- 基于堆叠树形聚合结构空洞卷积的肝脏肿瘤分割被引量：4
- 2021年
- 为了克服传统肝脏肿瘤分割网络下采样带来的细节信息丢失问题,同时提取丰富的多尺度信息,提出了一种基于堆叠树形聚合结构空洞卷积的肝脏肿瘤分割算法。首先,在编码器网络中提出了残差密集模块;然后,在编码器-解码器网络中加入树形聚合结构的空洞卷积模块,有效消除了普通空洞卷积带来的棋盘伪影现象,提高了分割精度。最后,用加权的损失函数解决了图像中前景和背景不平衡的问题。实验结果表明,本算法在电子计算机断层扫描图像数据集上的Dice相似度系数、像素正确率和交并比分别为0.8026、0.7974和0.7317。
- 高飞闫镔陈健乔凯宁培钢史大鹏
- 关键词：肝脏肿瘤
- 主体性意识指导下的英雄联盟S11全球总决赛赛后采访模拟交传实践报告
- 本文是一篇实践报告,选取2021年EDG赛后采访视频作为本次模拟交替传译的语料,根据任文教授的译者主体性理论并结合电子竞技行业的特点,梳理出电竞对话中口译员所扮演的三个角色,针对这三种角色提出具体策略,对本次口译实践进行...
- 高飞
- 关键词：主体性意识译者角色
