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李宁

作品数：11 被引量：73H指数：5
供职机构：南京大学计算机科学与技术系更多>>
发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金“九五”国家科技攻关计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术医药卫生轻工技术与工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 11篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 3篇医药卫生
  • 1篇轻工技术与工...

主题

  • 5篇图像
  • 2篇医学图像
  • 2篇乳腺
  • 2篇肺癌
  • 2篇感兴趣
  • 2篇感兴趣区
  • 2篇感兴趣区域
  • 2篇ROI
  • 2篇LDA
  • 1篇狄利克雷
  • 1篇学识
  • 1篇遗传算法
  • 1篇隐层
  • 1篇语义分析
  • 1篇知识表示
  • 1篇智能刺绣
  • 1篇乳腺X线摄影...
  • 1篇乳腺癌
  • 1篇乳腺图像
  • 1篇乳腺肿

机构

  • 11篇南京大学
  • 1篇东南大学
  • 1篇解放军第81...
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 11篇李宁
  • 6篇李宁
  • 5篇郭乔进
  • 4篇陈世福
  • 4篇谢俊元
  • 3篇杨育彬
  • 2篇叶玉坤
  • 1篇丁轶
  • 1篇滕皋军
  • 1篇郭庆明
  • 1篇李宁
  • 1篇张元宁
  • 1篇花蕾
  • 1篇李红兵
  • 1篇金爱萍
  • 1篇李立斌
  • 1篇刘万花
  • 1篇谢振华
  • 1篇武港山
  • 1篇汪栋

传媒

  • 3篇计算机工程与...
  • 2篇计算机研究与...
  • 2篇模式识别与人...
  • 1篇南京大学学报...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇中国医学影像...
  • 1篇小型微型计算...

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2014
  • 1篇2012
  • 1篇2011
  • 1篇2010
  • 1篇2008
  • 1篇2006
  • 1篇2005
  • 2篇2000
  • 1篇1998
共 11 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于上下文的医学图像ROI分类方法被引量：3
2014年
感兴趣区域(ROI)的分类是医学图像的计算机辅助诊断过程的最后一步,传统方法只针对每个ROI区域单独提取特征,再利用统计学习的方法训练分类器进行分类.然而图像中每个区域所包含的视觉特征有限,很难进行准确的分类.文中提出一种基于LDA主题模型的改进模型(LDAC),考虑ROI周围区域,即图像的上下文关系,通过利用LDA对ROI周围区域所包含的上下文信息进行建模,同时结合ROI区域的视觉信息和类别标签,从而辅助ROI区域的分类,以达到提高分类准确率的目的.乳腺图像肿块分类实验表明,文中方法可提高分类的准确性.
郭乔进李宁李宁
关键词：上下文医学图像
LDA-CRF:一种基于概率图模型的目标检测方法被引量：4
2012年
目标检测和识别是计算机视觉和机器学习的研究热点.近年来,主题模型(如LDA等)在无监督的图像识别和定位等应用中获得了巨大的成功.然而,LDA忽略了图像区域之间的空间关系,并且不能处理连续值的视觉特征或特征向量.而条件随机场(CRF)能够利用图像区域之间的局部相关性来提高分类准确性.基于LDA和CRF提出了一种LDA-CRF模型.通过利用LDA生成的主题信息来辅助CRF的分类,同时结合图像区域之间结构化的类别信息来改进LDA的主题生成机制.实验结果表明,LDA-CRF模型的检测效果要优于CRF.
郭乔进李宁李宁杨育彬
关键词：LDACRF概率图模型
基于知识的肺癌早期细胞诊断系统被引量：12
2000年
介绍了一个基于知识的肺癌早期细胞病理诊断系统，着重讨论了该系统中的知识表示形式及与之相配合的基于确定性理论模型的不确定性推理方法．该系统能自动从细胞图象中提取出必需的特征事实，并模仿病理专家的诊断逻辑，自动推理出最终诊断结果。
花蕾杨育彬李宁叶玉坤
关键词：知识表示专家系统图象处理肺癌
肺癌早期诊断系统中色度学识别的研究与实现被引量：5
2000年
色度学特征在彩色图像识别系统中有着重要而广泛的应用。文章着重讨论了通过色度学技术，利用细胞图像中的色彩信息对肺癌细胞进行识别和检测的方法。该方法通过自动提取图像中关键的色度特征分量，再对照系统专家的经验知识，识别出图像中的肺癌细胞。
杨育彬李宁陆新泉陈世福叶玉坤汪栋
关键词：色度学图像识别肺癌癌细胞
基于实例推理的智能刺绣编程系统被引量：11
1998年
本文介绍基于实例推理的智能刺绣编程系统。根据电脑刺绣领域问题的需要，建立了描述刺绣样品的实例模型，利用动态存储模型技术实现实例的存储和检索，在此基础上给出了基于实例的推理流程和算法、实例重用和实例保留算法等。基于实例推理方法可大大提高绣品的质量和刺绣编程的效率。
李红兵李宁李宁
关键词：刺绣编程系统计算机
基于关键词的图像标注综述被引量：4
2011年
图像标注的目标是针对每幅图像,利用相对应的文本信息进行描述,从而能够对海量的图像数据进行有效的管理和检索。尽管图像标注已经被研究了若干年,然而它仍然是机器视觉和机器学习领域中一个非常具有挑战性的问题。各种各样的算法被用于图像的标注工作。对目前基于关键词的图像标注的一些常用的算法和模型进行了综述,包括传统的基于分类的方法、相关模型、主题模型、基于随机场的上下文信息的处理以及利用Internet上海量的数据来辅助图像标注等等。讨论了目前图像标注研究中遇到的一些具有挑战性的问题。
郭乔进丁轶李宁
关键词：图像标注机器视觉
乳腺癌的X线表现和分型被引量：9
2005年
目的分析139例乳腺癌影像表现和分型,旨在提高对本病诊断的准确性。方法回顾性观察139例经全数字化平板乳腺摄影(FFDM)检查、手术及病理证实的乳腺癌的X线表现和分型。结果139例乳腺癌中肿块结节型88例,单纯钙化型39例,局部结构紊乱型11例,导管阻塞型1例。肿块结节型中检测到小于1cm的微小癌和小癌16例。除导管阻塞型乳腺癌外其他各类型中均有钙化出现,钙化总显示率为80.57%,单纯钙化型乳腺癌的钙化分布、数目、密度和形态有别于其他类型。临床扪及包块的乳腺癌见于肿块结节型和局部结构紊乱型,未扪及包块乳腺癌仅见单纯钙化型和导管阻塞型。结论乳腺癌不同类型有其特有X线表现,FFDM对乳腺癌的影像表现显示清晰,对小病灶探测率高,显示小于0.1mm的微小钙化等有利于乳腺癌的诊断和分型。
郑凯尔李宁刘万花张元宁金爱萍郭庆明滕皋军
关键词：乳腺肿瘤乳腺X线摄影术
一种用于不平衡数据分类的改进AdaBoost算法被引量：18
2008年
真实世界中存在大量的类别不平衡分类问题,传统的机器学习算法如AdaBoost算法,关注的是分类器的整体性能,而没有给予小类更多的关注。因此针对类别不平衡学习算法的研究是机器学习的一个重要方向。AsymBoost作为AdaBoost的一种改进算法,用于类别不平衡学习时,牺牲大类样本的识别精度来提高小类样本的分类性能。AsymBoost算法依然可能遭遇样本权重过大造成的过适应问题。据此提出了一种新型的AdaBoost改进算法。该方法通过对大类中分类困难样本的权重和标签进行处理,使分类器能够同时获得较好的查准率和查全率。实验结果表明,该方法可以有效提高在不平衡数据集上的分类性能。
郭乔进李立斌李宁
关键词：不平衡数据ADABOOST阈值
一种基于相关性特征融合的乳腺图像感兴趣区域检测方法被引量：1
2016年
乳腺图像的感兴趣区域(region of interest,ROI)检测是计算机辅助诊断乳腺疾病的第一步,检测效果的提升对减小误诊率有重要的作用.传统方法往往提取单独的视觉特征来描述乳腺图像,通过分类的方法找出包含肿块的区域.然而由于乳腺图像内容丰富结构复杂,使用单一的底层视觉容易忽视特征间的相互联系.提出基于相关性特征融合的乳腺图像ROI检测框架(multi-cue integration detection,MCID),通过引入乳腺图像的相关性特征,并与乳腺图像局部视觉特征相融合,辅助乳腺图像ROI的检测,以提高检测准确性.乳腺图像ROI检测实验表明,MCID可提高肿块检测的准确性.
陆恒杨李宁谢俊元
关键词：概率潜在语义分析乳腺图像
SEFNN:一种基于结构进化的前馈神经网络设计算法被引量：7
2006年
遗传算法是一种模拟自然选择和进化的随机搜索算法,它的搜索能够遍及整个解空间,容易得到全局最优解.目前主要的编码方式都是将结构和连接权值等信息编码成串式的基因,这不利于在遗传过程中保留个体的子结构信息,也难于设计兼顾基因型与表现型的遗传算子;在前馈神经网络的进化中引入BP训练方面,也不分良莠对所有后代进行训练,形成资源浪费.为克服这些问题,提出了一种基于结构进化的前馈神经网络设计算法SEFNN,该算法使用一种紧缩矩阵编码、新型结构化交叉算子、修订的变异算子和精英训练法则,充分考虑了基因型与表现型之间的关系,适当加大变异搜索速度,并采用选拔训练方式,从而提高了进化神经网络的效率.实验表明该算法获得的解无论在网络规模还是测试精度上都有优越的性能表现,并已应用于肺癌早期细胞病理诊断系统,具有良好的效果.
李宁李宁谢振华谢俊元
关键词：遗传算法神经网络BP算法结构进化
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