简介:摘要:肺炎是一种常见且严重危害人体健康的呼吸系统感染疾病,CT影像不仅能直观地显示病变部位,还可提供诸如病灶形态、密度等信息,在早期发现和治疗过程中发挥着重要作用,也是医生了解病变程度和患病细节的常见手段。在卷积神经网络的基础上,开展肺部病变的判断以及病灶区域的分割定位研究,可以大幅提高诊疗速度,协助医生准确诊断和定位肺炎病变区域。目前的肺炎辅助诊断方法多将分类与分割算法的实施截然分开,区别于目前多将分类与分割算法实施截然分开的肺炎辅助诊断方法,研究了在通用卷积神经网络的基础上完成快速分类任务的实现方法,在专业人士的参与下标注并建立了用于肺炎病灶区域分割的数据集,并利用U-Net及相关改进网络模型,在训练集规模较小的情况下可完整勾勒出肺炎病灶的边缘,并获得到相对较高的分割精度。实验结果表明,通过在所处理的近300张数据集上进行实验,可以得到近85%的准确度。
简介:摘要:本篇论文的主要目的是分析国内紫外线消毒自动化控制的发明专利。该研究使用了专利文本挖掘方法,旨在揭示国内紫外线消毒自动化控制技术的发展趋势和主要创新点。通过对国内紫外线消毒自动化控制领域的发明专利进行文献分析,确定了该领域的研究热点和关键技术。其次,从大量专利文本中提取关键词和主题,分析了国内紫外线消毒自动化控制技术的技术特点和应用领域。研究结果表明,国内紫外线消毒自动化控制技术的发展呈现出以下几个主要观点:首先,紫外线消毒技术在自动化控制方面取得了显著进展,实现了高效、无人化的操作。其次,国内紫外线消毒自动化控制技术在农业、食品加工和医疗卫生等领域具有广泛的应用前景。最后,国内紫外线消毒自动化控制技术仍存在一些挑战,如安全性和可靠性等问题需要进一步解决。综上所述,国内紫外线消毒自动化控制的发明专利分析揭示了该技术发展的趋势和关键技术,为相关研究提供了有益的参考和指导。该研究对于进一步推动国内紫外线消毒自动化控制技术的发展具有重要意义。