【摘 要】
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呼吸会引起体内器官和肿瘤的运动， 这会显著影响放射治疗的过程和效果. 人体内部膈肌和胸腹部外表面是当前两种与呼吸系统高度相关的结构， 本文对其进行系统研究， 提出了一种新的分步子空间映射（TSSM）算法， 通过对体外胸腹部表面的测量， 来预测体内膈肌的运动. 本文首先采用三维图像分割技术对4D CT图像进行分割， 在不使用标记物的情况下， 准确测量体内膈肌和体外胸腹部表面的位移. 为了解决跨空间的
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呼吸会引起体内器官和肿瘤的运动， 这会显著影响放射治疗的过程和效果. 人体内部膈肌和胸腹部外表面是当前两种与呼吸系统高度相关的结构， 本文对其进行系统研究， 提出了一种新的分步子空间映射（TSSM）算法， 通过对体外胸腹部表面的测量， 来预测体内膈肌的运动. 本文首先采用三维图像分割技术对4D CT图像进行分割， 在不使用标记物的情况下， 准确测量体内膈肌和体外胸腹部表面的位移. 为了解决跨空间的预测问题， TSSM首先构造特征子空间， 并将膈肌数据和胸腹外表面数据分别映射到各自的子空间中， 以减少
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为减少交通事故的发生、维护生命财产安全，需要开展驾驶人疲劳状态检测研究。本文提出采用融合眼、嘴、头部特征的方法进行驾驶人疲劳检测。该检测方法首先采用LBP特征检测到人脸，其次通过多级级联的残差回归树算法获取驾驶人面部特征点，并通过3D人脸模型匹配获得驾驶人头部的运动姿态，最后通过融合头部姿态、面部嘴、眼开合度特征的方式建立驾驶人疲劳检测模型并进行训练。与其它检测方法相比，该方法能更加准确的进行驾驶
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基于全卷积孪生网络的视频目标跟踪算法由于在跟踪过程中使用单一模板，因而在运动目标外观发生变化时容易出现跟踪漂移并导致精度下降。因此，提出了一种基于孪生网络融合多模板的目标跟踪算法，该算法可在特征级上建立模板库，并使用平均峰值相关能量和模板相似度来保证模板库中各个模板的有效性，从而对多个响应图进行融合以获得更高的跟踪精度。OTB2015和VOT2016数据集上的测试结果表明，在运动目标外观发生变化的
气胸是肺部常见疾病之一，目前已有的X线气胸检测方法主要存在两个问题:一是气胸通常与肋骨、锁骨等组织重叠，在临床上存在较大的漏诊情况;二是现有的主流分割算法采用单一或双重阈值策略，导致结果不准确。针对上述问题，本文提出了一种新颖的气胸分割方法。该方法首先对胸片进行对比度限制自适应直方图均衡化，去除噪点并还原图像细节；通过以MBConvBlock为编码器模块的卷积神经网络层提取图像中抽象的深层特征；然
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为提升目标跟踪算法在复杂场景下的鲁棒性，使算法适应长时跟踪场景，提出结合多层特征融合和短时记忆机制的跟踪方法，提升目标跟踪的鲁棒性。首先，融合卷积神经网络多层特征，提升网络的特征提取能力。然后，在跟踪阶段，引入了短时记忆模块，搜索区域特征分别与初始的基准模板特征和短时记忆的动态特征进行匹配，对得到的响应图进行融合，提升目标跟踪的鲁棒性，通过视频局部信息增强算法对跟踪目标的判别性。在OTB2015和