简介：摘要：公路运输系统是我国重要的基础设施，道路承担着我国经济发展、不同地区间联系和改善人民生活的重任。开发一种用于道路裂缝检测的神经网络模型对于改善人们生活具有重大意义。随着深度学习技术的快速发展，语义分割在道路裂缝检测任务中被广泛采用，本文介绍了一种基于U-Net网络改进的模型，首先对使用到的数据集进行介绍，然后对数据预处理方法进行概要，接着构建道路裂缝分割模型，最后将构建好的裂纹分割模型进行训练，并且对我们训练好的道路裂缝检测模型进行数据的分析。

简介：摘要：深度学习已广泛应用于医学成像的分割中。2015年提出的U-Net模型显示了精确分割小目标及其网络架构可扩展的优势，使其成为医学成像分割任务的主要工具。近年来，随着对医学图像分割性能要求的不断提高，研究人员通过采用新方法或将引入其他方法等手段，从结构、创新性、效率等方面对U-Net架构进行了许多进步。U-Net的成功之处在于它在MRI、CT、眼底成像、超声图像和X射线等几乎所有主要图像模式中被广泛应用，并有巨大的发展潜力。

简介：摘要：糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种严重的眼部异常，其严重情况下会导致视网膜脱落甚至失明。眼底的渗出液是由于高血糖毒性作用，导致血屏障破坏，血管内的脂质等漏出而造成的。是视网膜病变的并发症之一。由于患者与专业医生数量悬殊巨大，设计一个可以自动的检测渗出液的医疗助手是十分重要的任务。本文依托于深度学习方法，以U-Net架构为骨架网络，以准确度 (Acc)、灵敏度 (SE)、特异性 (SP)以及AUC值作为模型性能的评估指标，先测试了原始U-Net在该任务上的分割能力，在该任务上达到99.8%的准确度，73.1%的灵敏度，98.0%的特异性以及0.973的AUC值。根据U-Net网络架构的固有问题，将Attention机制与U-Net结构，搭建Attention U-Net。99.8%的准确度，81.5%的灵敏度，99.8%的特异性以及0.985的AUC值。实验结果表明，Attention U-Net有更好的特征提取能力。

简介：摘要：骨质疏松是目前最常见老年疾病之一，骨密度筛查有利于骨质疏松的预防及早期治疗。现有的骨密度测量方法大多测量的是面积骨密度，基于CT的体积骨密度测量最为精准，针对现有的体积骨密度测量软件未实现全自动化问题，本文主要通过基于CT序列图像的腰椎骨松质骨区域分割、腰椎骨纵向定位分节以及骨密度计算三个方向进行研究，从而实现基于CT序列图像的腰椎骨体积骨密度自动测量系统。利用深度学习和图像处理相关方法实现骨密度全自动化测量，以提高测量效率，节省人力与时间。

简介：摘要：

简介：摘要目的在U-net卷积神经网络基础上设计出混合注意力U-net (HA-U-net)网络用于全脑全脊髓临床靶体积(CTV)自动勾画，并与U-net自动分割模型分割结果进行比较。方法研究回顾了110例全脑全脊髓患者数据，选择80例用于训练集，10例用于验证集，20例作为测试集。HA-U-net以U-net为基准网络，在U-net网络输入端加入双注意力模块，同时在跳跃连接中加入注意力门模块来建立全脑全脊髓CTV自动勾画网络模型。评估参数为戴斯相似性系数、豪斯多夫距离和精确率。结果HA-U-net网络得到戴斯相似性系数为0.901±0.041，豪斯多夫距离为(2.77±0.29) mm，精确率为0.903±0.038，结果均优于U-net网络分割结果(均P<0.05)。结论HA-U-net卷积神经网络可以有效提升全脑全脊髓CTV自动分割的精度，有助于医生提高工作效率与勾画一致性。

简介：摘要目的基于三维(3D)U-net深度学习模型，建立预测CT引导下宫颈癌近距离治疗计划的3D空间剂量分布。方法2021年4－9月收集114例宫颈癌患者三维近距离放疗计划(处方剂量6 Gy)组成数据集，按84∶11∶19划分为训练集、验证集、测试集。利用3D U-net模型进行500次(epoch)训练，分别评估测试集病例体素级的平均剂量偏差(MDD)与绝对剂量偏差(MADD)、等剂量面包围体积的戴斯系数(DSC)、处方剂量适形度指数(CI)、高危临床靶区(HRCTV)的D90和平均剂量Dmean、膀胱、直肠、小肠、结肠的D1 cm3与D2 cm3剂量学参数。结果测试集中19例患者的3D剂量矩阵MDD与MADD分别为－0.01±0.03和(0.04±0.01)Gy。50%到150%处方剂量的DSC在0.89到0.94之间，处方剂量CI为0.70±0.04。HRCTV的D90的平均偏差为2.22%，Dmean的偏差为－4.30%。膀胱、直肠、小肠、结肠的D1 cm3与D2 cm3最大偏差分别为2.46%和2.58%。模型预测平均耗时2.5 s。结论本研究实现了一种基于3D U-net的预测宫颈癌3D剂量分布的深度学习模型，为宫颈癌近距离治疗自动化设计奠定基础。

简介：摘要目的基于全卷积网络U-Net预测宫颈癌近距离治疗(BT)感兴趣区(ROI)三维剂量分布，并评估其预测精度。方法首先选取100例宫颈癌腔内结合组织间插植病例作为整个研究数据集，并将其划分为训练集(72例)、验证集(8例)、测试集(20例)；然后利用U-Net建立模型，将是否包含宫腔管及插针作为区分因素训练两个模型；最后对20例测试集病例进行预测，并进行对比分析。模型的性能通过、以及平均绝对离差共同评估。结果包含与未包宫腔管与插植针的模型相比，直肠的上升了(16.83±1.82) cGy (P<0.05)，其余ROI的或均相近(均P>0.05)；高危靶区、直肠、乙状结肠、小肠、膀胱平均绝对离差分别上升了(11.96±3.78)、(11.43±0.54)、(24.08±1.65)、(17.04±7.17)、(9.52±4.35) cGy (均P<0.05)；中危靶区的下降了(120.85±29.78) cGy (P<0.05)；6个ROI的平均绝对离差的平均值下降了(7.8±53) cGy (P<0.05)，更接近实际计划。结论利用全卷积网络U-Net可以实现宫颈癌患者BT的三维剂量分布预测；结合宫腔管与插植针作为输入参数，比单一使用ROI结构作为输入能得到更准确的预测结果。

简介：摘要目的探讨使用U-Net深度学习网络对MRI表观扩散系数（ADC）图像中前列腺癌（PCa）自动分割及定位的可行性。方法回顾性搜集2017年6月1日至2019年3月31日北京大学第一医院因临床怀疑PCa拟行前列腺穿刺的男性患者的临床和影像资料。共纳入245例患者，根据病理结果将所有患者分为PCa组（n=184）与非PCa组（n=61），并随机分为训练集（PCa 129例，非PCa 19例）、验证集（PCa 18例，非PCa 3例）和测试集（PCa 37例，非PCa 39例）。由1名放射科医师依据病理结果在ADC图上勾画PCa癌灶，并通过前列腺腺体分割模型将测试集前列腺腺体自动划分6分区。经过前列腺腺体自动分割等预处理后，采用U-Net深度学习网络进行PCa分割模型的训练。以医师标记结果为金标准，用Dice相似系数（DSC）评价AI模型对测试集PCa癌灶的分割效果。并分别以患者及病灶为单位评价模型对PCa的检出效能，以6分区法评价模型对癌灶自动定位的准确性。结果测试集中，医师标注癌灶51个，最大径线为（1.9±0.7）cm，6分法癌灶分区456个（PCa区122个、非PCa区334个）。以病灶为单位，AI模型对测试集PCa的分割DSC为（70.2±21.7）%，检出癌灶的灵敏度94.1%（48/51）。以患者为单位，AI模型检出PCa患者灵敏度为97.3%（36/37），特异度为66.7%（26/39），准确度为81.6%（62/76）。AI模型对PCa癌灶定位分区的准确度为90.8%（414/456），对癌区检出的灵敏度为95.1%（116/122），特异度为89.2%（298/334）。结论U-Net深度学习模型对MRI ADC图像中PCa的检出具有较高的灵敏度，对PCa 6分区定位具有较高的准确度，预测结果可自动填写入结构化报告，进一步提高了临床工作效率。

简介：摘要目的探讨基于U-Net神经网络的肥厚型心肌病（hypertrophic cardiomyopathy ，HCM）与高血压性左心室肥厚（hypertensive left ventricular hypertrophy，HLVH）的磁共振图像定量分析与鉴别。材料与方法回顾性分析2017年国际医学图像计算和计算机辅助干预协会（Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society，MICCAI)一项心脏疾病自动诊断挑战项目中包含的100例心脏疾病患者以及2014年7月至2019年3月上海交通大学医学院附属仁济医院确诊的45例HCM与48例HLVH患者。MICCAI数据集作为训练集和验证集，随机挑选5例HCM病例和5例HLVH病例作为测试集，得到一个基于U-Net的心脏自动分割神经网络。对所有入组的HCM与HLVH患者的心脏磁共振图像进行自动分割并提取多项量化参数，采用独立t检验比较各项量化参数在HCM组与HLVH组间的差异，采用多因素logistic回归法对有统计学差异的变量进一步分析建模，使用4折交叉验证方法结合ROC法对模型的分类性能进行验证。结果55项量化参数中有13项在HCM组与HLVH组之间存在显著性差异，有3项指标对两者的鉴别分类具有显著性影响。4折交叉验证得到的ROC曲线下面积分别为0.939、0.984、0.972和0.963，其中最佳模型对应的测试集准确率为86.96% (20/23)。结论U-Net神经网络分割心脏磁共振影像可以提供更多量化信息，有助于鉴别肥厚型心肌病与高血压性左心室肥厚。

简介：

简介：不知何时开始，USB成为一种可怕的基因蔓延开来：众多的小玩意儿身上都长出了明显的或是隐藏的统一的、扁平的接口。不过，当迷恋上这些“转基因”小玩意儿之后，你最大的遗憾就是怨恨自己身上怎么没有USB接口！

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简介：摘要：随着社会不断的进步与发展，城市的幼儿教育是得到了非常明显的提高，而其中对于农村的教育，教育部也进行了大量的改革，积极的倡导家园共育这一理念，培养幼儿良好的学习品质是有非常大的帮助，因此本文对于城市中的幼儿教育与农村中的幼儿教育进行比较以及农村家园共育培养幼儿良好学习品质模式进行分析与讨论，从而为关注这一话题的人们提供参考。

简介：引言AJAX是AsynchronousJavaScript＋XML的缩写。可是如果直接照字面把它翻译成“异步JavaScfipt＋XML”，还是难以直接理解其本意。实际上AJAX作为WEB开发技术的补充，优于传统WEB程序之处在于，它更强调用户体验。而这种体验的改善，是通过减少页面刷新，减少无必要的页面提交等途径来获得的。在其背后的关键是早已成熟的JavaScfipt（当然，VBScript也可以，只是其洳览器兼容性不好）和XmlHttp技术。

简介：

简介：Quartz．NET是一个开源的调度框架，经历了2年多的开发终于发布了。该版本对应Java的Quartz1.6.2版本。它在作业调度方面提供了很好的灵活性而不牺牲简单性，能够为执行一个作业而创建简单的或复杂的调度。目前的版本支持数据库、集群、插件，支持cron-like表达式等等。

简介：.NET安全性(security)提供了两种安全模型、分别是code-accesssecurity(简称CAS)以及role-basedsecurity,前者是用来控制程序的行为,后者是用来控制使用者的行为。本文章简单地介绍code-accesssecurity。

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