简介:以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注,并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率,本文设计了2种改良的深度卷积神经网络,这些改进加快了神经网络的训练速度.有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型,该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验,改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型,这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后,构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”,该系统能够自动检测出CT影像中肺结节,并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用,可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度,提高阀片效率,服务更多患者;减少漏诊和误诊发生的次数,有助于提高肺结节的诊断准确率;从而促进我国肺癌早筛工作的推广。
简介:低Reynolds数流动由于自身特点导致气动特性严重恶化,非定常、非线性效应突出且预测困难,加之相关基础理论研究不足,给以临近空间低速飞行器和高性能微小型飞行器为代表的低Reynolds数飞行器的开发和研制带来了瓶颈和挑战.首先概述了飞行器低Reynolds数的范畴、低Reynolds数空气动力学的主要问题与挑战.随后从低Reynolds数层流分离基础理论出发,依次介绍了低Reynolds数层流分离经典理论、低Reynolds数层流分离非定常流动特性、低Reynolds数后缘层流分离泡.在此基础上,通过对经典长层流分离泡与后缘层流分离泡力学特性的差异以及随攻角和Reynolds数的演化规律的详细分析,逐步揭示了一些低Reynolds数复杂气动效应的本质,如小攻角升力系数的非线性效应,翼型随Reynolds数下降气动特性的二次恶化效应等.最后对低Reynolds数流动基础理论的发展过程进行了总结,并对层流分离诱导转捩及再附效应等复杂流动问题进行了展望.
简介:探讨了不同预处理方法对国产玻纤滤筒本底值的降低效果,便于废气样品的分析测定。分别对空白滤筒、热硝酸、硝酸+硫酸和硝酸+EDTA、HCl处理后的滤筒进行分析,测得滤筒中金属元素的含量;对处理效果较好的一批滤筒进行空白加标,考察加标回收率,全程用电感耦合等离子体质谱(ICPMS)法对样品进行测定,结果发现空白滤筒中部分金属元素含量较高;热硝酸处理后,滤筒本底中铅含量有所降低,但其它元素去除效果不显著;硝酸+硫酸处理后,滤筒中铅含量剧增;硝酸+EDTA处理滤筒,铅可以得到较好的去除效果,大部分金属元素含量有了明显降低;基于HCl对金属有较好的溶出效果,浸泡可较好地降低滤筒中金属元素的含量,但大量氯离子存在对ICP-MS法测定的干扰较大。对硝酸+EDTA处理后的滤筒进行空白加标,大部分金属元素加标回收率〉75%。故以硝酸+EDTA处理玻纤滤筒可以使国产玻纤滤筒适用于废气样品的分析。