【摘 要】
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针对实际应用中要对图片分类并对癌变图进行癌变区域定位的需求,收集天津市口腔医院典型病例,建立口腔细胞病理切片图像数据集,提出基于深度学习的诊断与分割方法。采用以DenseNet为架构的卷积神经网络对图像进行正常与癌变的分类,利用图像分块思想对高分辨率图像分块进行训练,采用迁移学习和数据增强方法减少过拟合问题的发生。分类完成后,使用以DenseNet网络作为编码结构的UNet++分割网络对判断为癌变
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院 天津300130;天津市口腔医院口腔病理科 天津300041
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针对实际应用中要对图片分类并对癌变图进行癌变区域定位的需求,收集天津市口腔医院典型病例,建立口腔细胞病理切片图像数据集,提出基于深度学习的诊断与分割方法。采用以DenseNet为架构的卷积神经网络对图像进行正常与癌变的分类,利用图像分块思想对高分辨率图像分块进行训练,采用迁移学习和数据增强方法减少过拟合问题的发生。分类完成后,使用以DenseNet网络作为编码结构的UNet++分割网络对判断为癌变的图像进行癌变区域定位,采用组合交叉熵方法确定损失函数进行调优。实验表明,该方法能够较好地完成口腔细胞切
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服务网格(Service Mesh)是用于处理服务间通信的专用基础设施层。为了有效提升其性能,从并发处理模型和交互协议两个方面研究服务网格的性能优化方法,分别提出基于Reactor设计模式的服务网格高并发处理模型和面向服务网格的轻量级、自定义的代理交互协议,并实现一个服务网格原型系统。通过实验与当前主流的开源服务网格系统Linkerd和Envoy进行性能对比分析,实验结果表明该方法能够显著提升服务
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由于进化算法求解多目标问题时易过早丧失种群多样性,造成早熟收敛,提出一种粒子多样性判别方法。基于随机选择的聚类算法与模糊贴近度原则综合求解粒子多样性贡献度,用于混合量子行为粒子群和可调节遗传算法的粒子群迭代中,结合随机新增粒子更新个体最优解,引导粒子向Pareto最优解靠近。仿真表明,所提方法是一种有效的多样性保持方法,具有更强的全局寻优能力,可有效提高求解质量,在武器-目标分配问题上求解精度更高
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