刘海华
- 作品数：149 被引量：278H指数：9
- 供职机构：中南民族大学生物医学工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家民委自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生文化科学更多>>
- 前列腺磁共振图像的分割方法及系统
- 本发明公开了一种前列腺磁共振图像的分割方法及系统，涉及医学图像处理领域。该方法包括以下步骤：在训练阶段，将图像输入全卷积网络，得到相应的输出概率，计算输出概率与标签之间的交叉熵；根据图像和标签计算权重图，将交叉熵与权重图...
- 谌先敢刘海华刘李漫唐奇伶
- 文献传递
- 异步非透明PCI-PCI桥的应用研究被引量：5
- 2006年
- 阐述了异步非透明PCI-PCI桥的基本原理,分析了使用通用PCI-PCI桥进行系统设备扩展所存在的问题,并针对这些问题,给出了不同应用的解决方案,讨论了使用异步非透明桥扩展系统的性能。理论分析和实际应用表明异步非透明PCI-PCI桥可以满足各种应用需要。
- 刘海华陈心浩
- 关键词：PCI总线
- 三维心脏图像分割方法、装置、设备及存储介质
- 本发明涉及图像分割技术领域，尤其涉及一种三维心脏图像分割方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过预设中间层分割模型提取待分割三维心脏图像的中间层感兴趣区域；将中间层感兴趣区域扩散至待分割三维心脏图像的心底层和心尖层，...
- 胡怀飞胡神权潘宁刘海华李智王博陈灵军
- 基于深度反馈的卷积神经网络的图像分类
- 2023年
- 针对图像分类处理,卷积神经网络(CNN)是一种常用的方法。但是,目前基于CNN构造的方法都没有充分利用视觉神经元的感知特性,使网络在学习的过程中丢失了很多重要的图像特征信息。因此,本文从视觉神经元的感知特性出发,提出一种符合视觉感知的深度反馈卷积神经网络模型。该模型模拟视觉神经元反馈调节机制,构造深度反馈循环神经网络(DF-RNN),同时结合DF-RNN与CNN的优点,在CNN中嵌入DF-RNN,发挥其联想记忆功能,继而通过DF-RNN从浅层特征中提取深层特征。此外,由于DF-RNN的权重参数采用共享机制,大大减少了网络训练的参数量。最后,利用该网络模型对Oxford flowers-102标准数据集进行图像分类实验,其分类准确率达到了86.8%,较经典的VGG16提高了9.6个百分点,表明提出的网络模型的有效性。
- 吴甜刘海华童顺延
- 关键词：图像分类卷积神经网络视觉神经元联想记忆
- 病灶检测装置、系统及存储介质
- 本发明属于图像检测技术领域，公开了一种病灶检测装置、系统及存储介质。本发明通过对待检测图像进行网格划分，获得网格图像；通过预设病灶检测模型对网格图像进行病灶检测，获得病灶网格及病灶网格对应的病灶类型；根据病灶网格及病灶类...
- 潘宁钟杏雷东华胡怀飞刘海华李智田昊吴敏涛
- 基于块匹配的运动估计搜索算法研究与实现被引量：7
- 2006年
- 为了满足运动矢量概率分布特性,提出了非对称双十字形搜索(UDCS)算法,给出了在搜索的初始阶段使用小十字搜索模型对小的运动矢量搜索并在相继的搜索过程中使用具有方向性的十字形搜索模型对大运动矢量进行搜索的步骤。介绍了该算法的实现结构,并分析了该算法搜索性能。
- 刘海华雷奕谢长生
- 关键词：块匹配运动估计
- 高可靠性冗余存储系统设计与实现被引量：1
- 2006年
- 为了获得高可靠和高带宽的存储系统,使用非透明PC I-PC I桥设计了一种14槽位Com pactPC I高可靠冗余系统.该系统通过对背板和系统板上非透明PC I-PC I桥工作状态的配置,可使系统工作于不同模式,满足不同应用对系统可靠性的需要,同时可为包括主系统板在内的所有板卡提供冗余备份,使故障板可以被自动隔离,从而实现在不停机的情况下系统板及其它插件的拔插.该系统的总线带宽峰值可达528M B/s,具有99.999%的高可靠性能,能满足现代网络存储、通讯、工业控制等应用领域要求.
- 刘海华陈心浩
- 关键词：高可靠性冗余系统
- 基于车载红外视频的行人检测方法及系统
- 本发明公开了一种基于车载红外视频的行人检测方法及系统，涉及行人检测的计算机视觉领域。该方法包括以下步骤：通过车载红外探测仪获取红外视频，采用积分图和通道特征，提取红外视频的颜色特征和梯度特征；采用自适应增强迭代算法Ada...
- 刘李漫刘佳谌先敢刘海华
- 文献传递
- 基于合成增强图像的肿瘤区域图像增强方法及系统
- 本发明公开了一种基于合成增强图像的肿瘤区域图像增强方法及系统，涉及医学图像处理领域。本发明首次提出“合成增强图像”这个概念，在原始CT或MR图像中，对覆盖全部肿瘤区域的ROI区域分别进行降噪处理和增强处理，得到ROI区域...
- 谌先敢刘海华高智勇陆雪松
- 文献传递
- 模拟神经反馈机制和工作记忆的图像分类网络模型
- 2024年
- 该项目在卷积神经网络(CNN)中引入神经反馈机制和工作记忆机制,提出层内深度反馈卷积神经网络模型(IDFNet)。该网络以神经反馈机制构建深度反馈计算模块(DFS),并在模块中引入了工作记忆(WM),通过深度变化控制WM空间内容的更新,从而增强了信息获取能力。最后,利用DFS替代CNN的卷积层构建IDFNet网络。通过在Flower102和CIFAR-10、CIFAR-100数据集上的实验表明,相较于同类网络,在更少参数量和计算量的情况下,IDFNet仍取得显著的性能提升,其识别率分别达到了96.61%和95.87%、79.99%。
- 童顺延刘海华
- 关键词：工作记忆图像分类
