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张俊华: 作品数：77 被引量：156H指数：6; 供职机构：云南大学信息学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金云南省自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信轻工技术与工程更多>>

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基于深度学习的溃疡性结肠炎分级方法: 2024年; 针对溃疡性结肠炎(Ulcerative Colitis, UC)分级诊断工作量大、主观性强的问题,提出了一种基于DenseNet的自动分级方法。引入坐标注意机制和级联型特征金字塔网络改进DenseNet,以增强多层次特征提取能力,并采用焦点损失函数解决多分类样本不均衡问题,最后利用测试时增强技术提升模型整体鲁棒性。相比原网络,提出的方法在两个数据集上评估UC是否内镜缓解的准确率提高了1.0%和0.8%;评估内镜下病变严重程度的准确率提高了1.2%和2.4%。上述方法提高了UC疾病评估的精度,对临床辅助诊断有一定的参考价值和意义。; 刘燕红张俊华缪佳蓉罗旭东; 关键词：溃疡性结肠炎卷积神经网络

基于改进BM3D算法的椒盐噪声去噪被引量：14: 2018年; 在处理由椒盐噪声污染的高对比度图像时,使用传统的三维块匹配算法(Block-Matching and 3D filtering,BM3D)去噪不能有效保留图像的边缘和纹理细节,在图像的边缘会出现边缘振铃效应。为了改善传统BM3D算法在处理椒盐噪声时的不足,提出了用边缘方向代替水平方向搜索相似块的BM3D改进去噪算法。实验结果表明,改进BM3D算法获得的相似块数量是传统BM3D算法的3倍,峰值信噪比(PSNR)也得到进一步提高,在去除椒盐噪声的同时也使图像边缘得到有效保留。; 肖佳张俊华梅礼晔; 关键词：椒盐噪声图像去噪

口、鼻自主呼吸模式通气监测装置: 本发明涉及一种口、鼻自主呼吸模式通气监测装置，属生物医学工程技术领域。本发明由外沿上按120度角开有3个半圆形槽(2)的圆柱(1)，半圆形槽(2)下开有的用于放置信号插座及信号处理电路板(4)的矩形槽(3)、嵌入半圆形槽...; 施心陵张榆锋陈建华张俊华安镇宙李海燕李甦

局域基谐波频谱峰值比的超声图像融合: 2021年; 提出一种局域基谐波频谱峰值比(LFHR)的超声图像融合方法。首先,分离超声射频信号基谐波,计算二者的局域频谱峰值比,确定融合权值;然后,加权平均基谐波成分,得到融合射频信号;最后,经过希尔伯特变换、对数压缩、插值/降采样生成B超融合图像。非均匀囊肿组织模型仿真结果表明,LFHR法获取的融合图像较原始图像的对比度、对比度噪声比、组织杂波比分别提高2.44倍、2.80倍及3.22倍,谐波成分谱能量提高83%。人体颈动脉临床实验结果进一步验证了LFHR法的有效性。综上,LFHR法获得了组织轮廓清晰内部细节丰富的B超融合图像,图像质量显著提高。; 何冰冰牛德浩张榆锋梁虹李支尧张俊华; 关键词：图像融合加权平均扫描线射频信号

基于边缘流的改进梯度矢量流算法及其在淋巴结超声图像分割中的应用被引量：4: 2006年; 目的提出一种基于边缘流的梯度矢量流(gradientvectorflow,GVF)形变模型的图像分割方法,并用于淋巴结超声图像的分割。方法综合图像灰度和纹理特征构造边缘流,使每点的边缘流矢量指向最近的边缘,再由边缘流扩散得到GVF场作为形变模型的外部势力,引导模型形变实现图像分割。结果在给定4个标记点的条件下,实现了对淋巴结超声图像的半自动分割。结论将边缘流引入GVF将明显改善对低对比度超声图像的分割效果。; 张俊华汪源源施心陵董怡王怡; 关键词：梯度矢量流边缘流医学超声图像图像分割

SFA-ConvNeXt:逐级聚合多尺度ConvNeXt的皮肤镜图像分类: 2024年; 皮肤癌的早期发现对患者的五年生存率有着显著的提高,然而由于早期恶性肿瘤在皮肤中的病变非常细微,其症状并不明显,专业医生需要进行多次活检并提取病变组织才可以诊断出病变类型。现有的机器学习方法由于难以同时关注空间细节信息与浅层语义特征,其在皮肤病变图像中识别准确率并不高。为了有效表示空间位置和浅层特征信息,避免模型过于关注细节信息导致易分图像误分类等问题,提出了一种基于ConvNeXt的逐级聚合注意力网络。该方法通过分层ConvNeXt编码器逐层提取病变区域的深层和浅层特征,并通过并行空间注意力有效整合空间位置信息和深层或浅层语义特征,聚合多尺度上下文信息。同时,设计逐级特征聚合模块有效整合深层和浅层特征,并通过动态调整权重的方式将深层和浅层特征聚合,高度符合专业医生对皮肤镜图像分类时粗略观察和细微观察的过程。在ISIC2018、ISIC2019数据集中上进行实验测试,其准确率、精确率、召回率和F1-Score分别是95.27%、93.76%、92.83%、93.18%与92.63%、91.06%、87.05%、88.81%。通过与ConvNeXt相比,准确率分别提升了2.13和3.29个百分点,证明其能有效地提取细节特征和粗略特征,为皮肤镜图像的诊断提供新的依据。; 王泽彤张俊华王肖; 关键词：图像分类

基于深度学习的手骨X射线图像骨龄评估被引量：12: 2021年; 骨龄评估是研究儿童内分泌、遗传因子和生长障碍的常用临床手段,传统骨龄评估方法耗时较长,易受评估者主观因素影响产生误差,而现有自动提取临床特征的骨龄评估方法精度低且泛化能力差。提出一种基于深度学习的端到端手骨X射线图像自动骨龄评估方法。去除Inception ResNet V2网络的Softmax层优化结构,在Inception模块中增加非对称卷积核提高特征图分类精度,引入残差连接结构避免梯度消失或爆炸问题,同时采用均方误差损失函数对骨龄评估回归性能进行评价,并使用分层K折交叉验证法保证数据集样本分类均衡。实验结果表明,与采用BoNet网络的骨龄评估方法相比,该方法评估的骨龄与真实骨龄平均绝对误差减少0.4230岁,骨龄预测精度更高。; 王嘉庆梅礼晔张俊华; 关键词：X射线图像

并行多尺度特征融合的肺炎CT分割方法被引量：2: 2023年; 针对肺炎CT图像病灶区域不连续以及与正常组织间差异小,导致难以提取边缘特征以及病变区域噪声较多等问题,提出了一种全局与局部并行分割网络。该网络采用分层PVTv2和ResNet50从全局与局部特征角度提取病变区域的特征。并且,在全局与局部网络之间加入双注意力特征融合模块聚合各层特征信息,有效捕捉病变区域的语义信息和空间细节。同时,为提高网络对病变区域噪声的识别能力,还提出了多尺度并行残差解码器,动态调节权重,使网络高效地利用浅层和深层特征。最后,采用边缘监督机制,在具有边缘信息的低层特征上增强病灶边界的感知能力。在COVID-19-CT-Seg公开数据集上进行测试,Dice系数为76.8%、灵敏度为79.4%、特异度为96.4%,相较于Inf-net网络,分别提升了8.6%、10.2%、9.1%。在另一肺炎分割数据集上测试,Dice系数为75.3%。结果表明,对比其他方法,该方法能够有效地分割肺炎CT图像病灶区域,具有较好的泛化性能,同时为进一步肺炎CT量化处理提供方案。; 王肖张俊华王泽彤; 关键词：CT图像分割多尺度特征

基于边缘流和距离图Snake模型分割淋巴结超声图像被引量：2: 2006年; 提出一种基于边缘流的距离图Snake模型的图像分割方法,用于淋巴结超声图像的分割。首先由给定的4个标记点获得Snake模型的初始轮廓,然后综合图像灰度和纹理特征构造边缘流,由边缘流演化所得边缘图来构造距离图,通过定义基于距离图的势能函数,作为Snake模型的外部势能,来引导模型形变,实现对淋巴结超声图像的半自动分割。; 张俊华汪源源施心陵董怡王怡; 关键词：边缘流距离图 SNAKE模型医学超声图像

基于注意力机制的U-Net网络模型分割X线图像椎弓根影被引量：1: 2022年; 脊椎X线图像中椎弓根影面积小且对比度不高,现有的X线图像椎弓根影的分割方法存在精度较低且效率不高的问题,对此提出一种端到端的基于注意力机制的U-Net神经网络的脊椎X线图像椎弓根影的分割方法。在原始U-Net网络中嵌入通道注意力模块和注意力门模块,既提高了网络对目标区域提取的准确性又解决了模型跳跃连接的冗余问题,从而实现高精度全自动的X线图像椎弓根影分割。实验结果表明,采用改进后的U-Net网络模型分割X线图像椎弓根影平均准确率为99.13%,平均Dice系数为89.01%,平均精确度为88.75%,平均召回率为89.80%,平均Hausdorff距离为3.8316像素,优于现有的自动化分割方法。; 顾霄莹张俊华王嘉庆; 关键词：X线图像椎弓根

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