简介:摘要:糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种严重的眼部异常,其严重情况下会导致视网膜脱落甚至失明。眼底的渗出液是由于高血糖毒性作用,导致血屏障破坏,血管内的脂质等漏出而造成的。是视网膜病变的并发症之一。由于患者与专业医生数量悬殊巨大,设计一个可以自动的检测渗出液的医疗助手是十分重要的任务。本文依托于深度学习方法,以U-Net架构为骨架网络,以准确度 (Acc)、灵敏度 (SE)、特异性 (SP)以及AUC值作为模型性能的评估指标,先测试了原始U-Net在该任务上的分割能力,在该任务上达到99.8%的准确度,73.1%的灵敏度,98.0%的特异性以及0.973的AUC值。根据U-Net网络架构的固有问题,将Attention机制与U-Net结构,搭建Attention U-Net。99.8%的准确度,81.5%的灵敏度,99.8%的特异性以及0.985的AUC值。实验结果表明,Attention U-Net有更好的特征提取能力。
简介:摘要: 在参观博物馆时,我们能看到编钟的精密和气派,古琴的纹路优雅而自然,这些来自数千年前的乐器,这些承载着古人的喜怒哀乐的音乐载体,常常使我们对先祖的思想和智慧肃然起敬。我们不得不思考应怎样面对和研究这些丰富的音乐遗产。音乐史的研究离不开对古代音乐实物的考证。最突出的一个例子是河南舞阳的贾湖骨笛。音乐史学家在上个世纪对于骨笛的年代论断是公元前 8000年,而随着音乐考古学的深入考证,这个时间被向前推进了整整 1000年。古人流传下来的音乐文献中,有的也许是谬误,有些是正确的论断,这些都需要后人不断地考证,才能客观地认识到这些文献的真实性。音乐考古学突破了传统的音乐史只用文字说明问题的局面。如对于殷墟近 10年的考察中,挖掘出土大量的甲骨文残片,这些残片上所记录的内容,证实了司马迁《史记》中的诸多内容。