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1. 基于轻量密集神经网络的医学图像超分辨率重建算法

王一宁, 赵青杉, 秦品乐, 胡玉兰, 宗春梅

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (8): 2586-2592. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021061093

摘要（418）

HTML （20）

PDF （1357KB）（219）

医学图像的清晰与否直接影响临床诊断。由于成像设备与环境因素的限制，往往不能直接获得高分辨率的图像，且大多数智能终端的硬件并不适合运行大规模深度神经网络模型，因此提出一种拥有较少的层和参数的轻量密集神经网络模型。首先，网络中使用密集块和跳层结构进行全局和局部图像特征学习，并将更多特征信息传入激活函数，从而使网络中浅层低级的图像特征更容易传播到高层，由此提高医学图像超分辨率重建的质量；然后，采用分阶段方法训练网络，并以双任务损失加强网络学习中的监督指导，从而解决高倍图像超分辨率重建导致的网络训练难度增加的问题。实验结果表明，与最近邻（NN）插值、双线性插值、双立方插值、基于卷积神经网络（CNN）的算法以及基于残差神经网络的算法相比，所提模型能更好地重建出医学图像的纹理细节，获得更高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM），在训练速度和硬件消耗方面均取得了良好的效果，具有较高的实用价值。

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2. 基于分层特征化网络的三维人脸识别

赵青, 余元辉

计算机应用 2020, 40 (9): 2514-2518. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010103

摘要（370）

PDF （935KB）（401）

针对三维人脸多表情、多姿态变化同时存在，人脸点云数据不同程度缺失的问题，探索性地将三维点云人脸数据应用于PointNet系列的分类网络并进行了识别结果的对比与分析，然后提出了一种新的网络框架——HFN。首先，在数据预处理后随机采样固定点数的点云；其次，将固定点数的人脸点云输入SA模块，以获取局部区域的质心点、邻域点并提取局部区域的特征，然后拼接由DSA模块基于多方向卷积提取的点云空间结构特征；最后，利用全连接层进行三维人脸的分类，从而实现三维人脸识别。在CASIA数据库上的结果显示，所提方法的平均识别率为96.34%，优于PointNet、PointNet++、PointCNN和空间聚合网络（SAN）这几种分类网络。

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3. 基于深度先验及非局部相似性的压缩感知核磁共振成像

宗春梅, 张月琴, 曹建芳, 赵青杉

计算机应用 2020, 40 (10): 3054-3059. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020030285

摘要（367）

PDF （1058KB）（368）

针对现有压缩感知核磁共振成像（CSMRI）算法在低采样率下重构质量低的问题，提出一种融合深度先验及非局部相似性的成像方法。首先，利用深度去噪器和块匹配三维滤波（BM3D）去噪器构建能够融合多种图像先验知识的稀疏表示模型；其次，将该模型作为正则化项，利用高度欠采样的 k空间数据构建压缩感知核磁共振成像优化模型；最后，利用交替优化方法求解构建的优化问题。所提出的算法不仅能够通过深度去噪器利用深度先验，还能够通过BM3D去噪器利用图像的非局部相似性来进行图像重建。实验结果表明，与基于BM3D的重建算法相比，该算法在采样率为0.02、0.06、0.09及0.13情况下重构的平均峰值信噪比高出约1 dB；此外，从视觉角度，与现有的基于小波树稀疏性的核磁共振成像算法WaTMRI、基于字典学习的核磁共振成像算法DLMRI、基于字典更新及块匹配和三维滤波的核磁共振成像算法DUMRI-BM3D等相比，所提算法重构的图像包含大量纹理信息，与原始图像最接近。

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4. P2P僵尸网络的传播建模与分析

冯丽萍, 宋礼鹏, 王鸿斌, 赵青杉

计算机应用 2015, 35 (1): 68-71. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.01.0068

摘要（618）

PDF （543KB）（557）

为了有效控制自愿式P2P僵尸网络的大规模爆发,从动力学的角度研究了僵尸网络的传播规律.首先,根据僵尸网络的形成过程,建立了一个时滞微分方程模型;其次,通过详细的数学分析得出了有效控制僵尸网络的阈值表达式;最后,数值模拟验证了理论分析的正确性.理论分析和实验结果均表明,当基本再生数的值小于1时,僵尸网络可以被完全控制;否则,安全防御措施只能减小僵尸网络的规模.模拟结果还表明,降低僵尸程序的感染率或提高网络节点的免疫率,可以有效控制僵尸网络的爆发.实际网络管理中,可以通过不均匀分布网络节点、及时下载漏洞补丁等措施控制僵尸程序的传播.

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5. 面向海量数据的并行天文交叉证认

赵青孙济州崔辰州于策肖健

计算机应用 2010, 30 (8): 2056-2059.

摘要（384）

PDF （888KB）（1235）

交叉证认是实现多波段数据融合的关键技术，天文数据的海量性使这一问题必须要依靠计算机技术加以解决。按照PCAM并行设计模型设计了并行交叉证认算法。针对交叉证认在数据I/O访问方面存在的性能瓶颈，通过调整划分的粒度、过滤空白区域、优化数据加载、计算流程等方法，协调了数据读取量与计算量间的关系。实验表明该并行方法对交叉证认计算的效率提升明显。另一方面还考虑了对HTM、HEALPix两种最常用天文数据索引方式的支持，并通过实验对比了两者的性能，为我国天文数据主题库、虚拟天文台等项目提供了技术参考。