基于U2-net的多模态睡眠分期算法研究与应用
这是一篇关于睡眠分期,U2-net,多模态,多导睡眠监测系统的论文, 主要内容为睡眠分期是诊断和治疗睡眠相关疾病的基础,是睡眠状态监测的一个重要手段。传统的睡眠分期方法是由医生按照睡眠分期准则对多导睡眠图上的生理数据进行手动打标和睡眠阶段判别,该方法对医生的临床经验要求较高,耗时费力。现有的自动睡眠分期方法大多是利用原始信号的时域和频域特征来进行睡眠分期,该方法需要一定的先验知识,且存在需提取特征量大,分类准确率不高等缺点。此外,现有的睡眠分期算法研究大多是基于单模态的脑电信号进行模型搭建,忽略了多模态信号在特定睡眠阶段提供的睡眠信息。因此,本文研究基于特征波形检测的多模态睡眠分期算法,设计并开发多导睡眠监测系统,提高自动睡眠分期的准确率和效率,降低睡眠监测难度。论文主要内容如下:(1)信号预处理。采用频域滤波的方法,设计低通滤波器滤除脑电和眼电信号中工频干扰以及肌电等高频噪声,保留信号的有效成分;采用基于完全自适应噪声经验模态分解的趋势项去除算法,利用其自适应滤波的特性,重构脑电信号,去除脑电信号中与脑电节律波存在频带重叠的低频伪迹。(2)研究睡眠信号特征波形的检测方法。设计基于U2-net的特征波形检测网络,检测在特定的睡眠阶段中脑电和眼电信号的特征波形,捕获完整的睡眠信号信息,提高睡眠分期算法的准确率。网络中采用了多尺度特征提取模块,在不同尺度上提取睡眠过渡规则,进一步改善睡眠阶段的分类性能。(3)研究基于U2-net的多模态睡眠分期算法模型。该模型以脑电和眼电信号组成双通道输入结构,采用多模态特征提取模块,融合两个输入信号的波形特征。在该模块中加入了通道和空间注意力的双注意力网络结构,增强信号在特定睡眠时期的重要波形特征,提高睡眠阶段的分类精度。该模型先后在sleep-EDF的两个数据子集上进行了算法模型训练,在ST(Sleep Telemetry)数据集上预测W、N1、N2、N3、REM睡眠分期的F1分数分别为93.19%、51.82%、85.96%、79.7%、88.49%,总体准确率达到85.06%;在SC(Sleep Cassette)数集上预测的F1分数分别为92.46%、59.47%、90.2%、84.71%、91.65%,总体准确率达到88.12%。(4)设计多导睡眠监测系统,实现自动睡眠分期。本系统可连续采集受试者夜间睡眠脑电和眼电信号,具有波形实时显示和历史回顾的功能。系统将本文设计的自动睡眠分期模型部署在算法服务器上,通过软件终端与算法服务器的交互工作实现自动睡眠分期,具有一定的实用性。
基于多模态融合的阿尔兹海默症诊断系统设计与实现
这是一篇关于阿尔兹海默症,多模态,功能连接筛选,fMRI,MRI的论文, 主要内容为阿尔茨海默症(Alzheimer’s Disease,AD)是一种由神经系统紊乱、脑细胞死亡导致记忆丧失和认知能力下降的疾病,早期主要特征表现为认知功能下降,最终患者会丧失日常生活的能力。AD主要病发于老年人,对个人、对家庭乃至对社会都具有极大危害,AD患者的准确诊断对呵护患者健康、保持家庭幸福、维护社会稳定都具有重要意义。目前辅助AD诊断的工具有很多种,包括MRI、fMRI、PET等,不同模态的数据可能会蕴含不同的患者信息。本文将MRI和fMRI作为多模态数据,提出了一种基于多模态融合的AD诊断方法。主要工作如下:(1)针对脑功能连接筛选不够精细的问题,本文提出了基于最大分离度的脑功能连接筛选方法,实现脑功能连接的有效筛选。首先使用fMRI数据构造脑功能连接网络。其次按照本文提出的脑功能连接筛选方法对每个脑功能连接进行分析,根据每个脑功能连接的分布情况找到每个脑功能连接对应的有效区间。然后对每个被试的脑功能连接进行判断,将在有效区间内的脑功能连接保留,不在有效区间内的脑功能连接删除,实现脑功能连接网络重构,得到阈值化的脑功能连接网络。最后使用图核方法度量阈值化的脑功能连接网络的相似性,并结合SVM进行分类。(2)针对单模态数据包含信息有限的问题,本研究提出了一种基于多模态融合的AD诊断方法,实现了多模态数据融合并实现了AD的有效分类。首先对MRI数据进行处理得到脑区测量信息。然后将MRI数据处理得到的脑区测量信息作为阈值化的脑功能连接网络的节点,构造带节点属性的脑功能连接网络。最后使用DEMO-Net图神经网络进行分类。(3)设计了一个操作便捷的诊断系统。该系统不仅能够实现AD准确诊断,而且能够实现轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)准确诊断,能够让患者准确了解自身的状态,早做预防。为了验证本文提出的分类模型的分类性能,设计了功能连接筛选方法的筛选效果实验,设计了与其他先进方法的分类效果对比实验。使用五种评价指标评估AD诊断模型的分类性能,实验结果显示本文提出的AD诊断模型能够取得较好的分类效果。基于AD诊断模型,设计并实现基于Django框架的AD诊断系统,且对系统的诊断效果进行测试。系统能够准确地诊断AD和MCI患者,为AD患者的早诊早治提供便利,具有良好的应用前景。
基于多模态知识图谱的推荐系统的设计与实现
这是一篇关于多模态,知识图谱,推荐系统的论文, 主要内容为近些年来,随着互联网的迅猛发展,越来越多的文字、图片、视频等内容被发布到了网上。通过互联网信息的爆炸式增长,对计算机技术提出了全新的挑战。互联网发展早期,人们对信息的需求比较单一,通常能够清楚地描述问题,通过搜索引擎查找答案,而如今,一些基本的信息需求早已经能够被满足,而对于如何进一步发掘用户潜在的需求,为用户找到更多可能感兴趣的内容,个性化推荐系统给出了解决方案。目前常见的解决方案是在基于协同过滤的推荐算法基础上,结合外部辅助信息,构建混合推荐系统,以解决数据稀疏和冷启动问题。知识图谱作为一类非常有用的辅助信息,通过和协同过滤类推荐算法结合,能够有效提高推荐效果。近年来,随着短视频的发展兴盛,给推荐系统提出了更多和多模态信息有关的业务需求。因此,本文重点研究了基于多模态知识图谱的推荐系统。本文的主要研究内容如下:(1)通过将多模态信息、用户与物品的交互数据融合进知识图谱,构建了协同多模态知识图谱。其中在多模态信息的处理上,利用了预训练模型抽取特征向量,此外还创新性地利用了关键词抽取技术从多模态信息中抽取关键词,从而丰富了物品之间的连接关系,取得了更好的推荐效果。(2)提出了多模态知识图谱注意力网络模型MM-KGAT。通过对KGAT模型各层进行了细致的改进,并融合了多模态实体,提出了推荐效果更好的MM-KGAT模型。其中在特征编码层对于表示学习方法进行了优化,在信息聚合层提出了新的效果更好的聚合方式,从而提高了推荐效果。(3)搭建了一个电影推荐系统。通过前后端交互技术,构建了一个电影推荐网站,从而为算法落地提供了一个完整的解决方案。该系统中为用户提供了丰富的功能、可视化的操作界面,从而方便用户体验算法的推荐效果。
基于多模态知识图谱的推荐系统的设计与实现
这是一篇关于多模态,知识图谱,推荐系统的论文, 主要内容为近些年来,随着互联网的迅猛发展,越来越多的文字、图片、视频等内容被发布到了网上。通过互联网信息的爆炸式增长,对计算机技术提出了全新的挑战。互联网发展早期,人们对信息的需求比较单一,通常能够清楚地描述问题,通过搜索引擎查找答案,而如今,一些基本的信息需求早已经能够被满足,而对于如何进一步发掘用户潜在的需求,为用户找到更多可能感兴趣的内容,个性化推荐系统给出了解决方案。目前常见的解决方案是在基于协同过滤的推荐算法基础上,结合外部辅助信息,构建混合推荐系统,以解决数据稀疏和冷启动问题。知识图谱作为一类非常有用的辅助信息,通过和协同过滤类推荐算法结合,能够有效提高推荐效果。近年来,随着短视频的发展兴盛,给推荐系统提出了更多和多模态信息有关的业务需求。因此,本文重点研究了基于多模态知识图谱的推荐系统。本文的主要研究内容如下:(1)通过将多模态信息、用户与物品的交互数据融合进知识图谱,构建了协同多模态知识图谱。其中在多模态信息的处理上,利用了预训练模型抽取特征向量,此外还创新性地利用了关键词抽取技术从多模态信息中抽取关键词,从而丰富了物品之间的连接关系,取得了更好的推荐效果。(2)提出了多模态知识图谱注意力网络模型MM-KGAT。通过对KGAT模型各层进行了细致的改进,并融合了多模态实体,提出了推荐效果更好的MM-KGAT模型。其中在特征编码层对于表示学习方法进行了优化,在信息聚合层提出了新的效果更好的聚合方式,从而提高了推荐效果。(3)搭建了一个电影推荐系统。通过前后端交互技术,构建了一个电影推荐网站,从而为算法落地提供了一个完整的解决方案。该系统中为用户提供了丰富的功能、可视化的操作界面,从而方便用户体验算法的推荐效果。
基于多模态图网络的人物交互检测算法研究
这是一篇关于目标检测,人物交互检测,注意力机制,多模态,图网络的论文, 主要内容为随着人工智能领域以及相关算法的不断发展,人物交互检测技术作为计算机视觉领域中的一项高级任务,在视频监控、自动驾驶和智能医疗等场景中广泛应用。人物交互检测需要检测出场景中的人和与其互动的物体,推断人与物体之间的交互关系。从采用的数据类型来看,看本文提出的模型属于多模态数据研究范畴。本文提出的人物交互检测方法属于二阶段方法,本文从目标检测开始入手,改进了Center Net网络在目标检测中存在的由遮挡以及目标姿态多变等引起的精度下降问题,随后采用图网络对图像特征和文本特征进行融合后推断出最终结果,主要工作如下:(1)对于目标检测阶段,本文采用Center Net作为模型目标检测器基准。由于检测场景较为复杂,目标可能会存在遮挡或者密集等情况,并且人体的姿态是十分多变的。针对上述问题,本文首先在原Center Net的特征提取骨干网络中引入了反转卷积这一模块,融合了图片中的空间特征和通道特征信息,使网络从多种角度学习目标特征;其次本文设计了一种非局部注意力检测头,通过该注意力头可有效的区分遮挡目标;最后为了减少级联误差,本文将目标检测里的分类预测和中心点预测的损失函数合并成一项。实验结果表明上述方法对Center Net的检测精度有所提升。(2)对于人物交互检测阶段,以往的工作大多都采用图像特性来进行检测,然而在现实生活中,人们对一个事物的判断往往来自于多源信息。基于这一思想本文在进行交互检测时引入文本模态数据。采用Word2vec模型产生交互结果的先验,之后与视觉特征信息以图结构的方式相融合,并对每个节点进行更新,获得最终的结果。图网络的结构可以研究其他物体对交互结果的影响,并通过注意力机制不断更新,由此用来消除歧义。通过实验结果表明多模态数据提高了检测精度,图结构有效地消除了检测结果的歧义。(3)以改进的人物交互检测模型为基础,搭建了人物交互检测系统平台。针对平台输入图片质量不高等问题,在进行检测之前加入了图像预处理部分。仿真实验显示该平台具有出色的检测效果。该平台复现了本文的核心研究内容,在人物交互检测领域具有一定的参考价值和意义。
基于多模态融合的三维目标检测方法设计与实现
这是一篇关于三维目标检测,双线性池化,多模态,特征融合的论文, 主要内容为三维目标检测是三维环境感知与重建的关键技术,是机器与世界交互的基石,在自动驾驶、自主导航、智能机器人等场景中有着极具广阔的应用前景。与二维目标检测相比,三维目标检测不仅仅需要识别出目标物体的类型,还需要识别出物体的精确位置。从信息论角度看,点云、图像的单模态数据难以胜任三维目标检测任务,因此,需要集成多种模态数据进行特征信息互补增强。本文旨在针对多模态三维目标检测研究中关于模态数据表征与对齐、融合强化关联特征、均衡多任务目标函数权重等问题展开研究,设计具备高精度、高鲁棒性的三维目标检测算法模型。首先,针对模态数据表征与对齐、融合强化关联特征问题,本文基于Faster-RCNN、PointNet2实现图像与点云模态数据的特征表示,使用维度降级层实现特征对齐,并通过双线性池化融合方法融合特征,提出了一种基于双线性池化融合的三维目标检测方法。该方法的融合算法通过模态特征差异性度量函数,最小化特征分布差异,将不同模态的关联特征协同演化,实现了模态特征互补增强的目的。通过实验对比证明了,该模型在SUNRGB-D数据集上,从关联特征的角度点云和图像特征具备互补性质,并在各类别上的检测准确率都有提升。其次,针对均衡多任务目标函数权重问题,本论文在动态调整模态模型权重算法上,设计了基于模型学习状态FOG度量指标的同步控制方法。FOG指标反映了模型的拟合能力、过拟合能力、泛化能力,该方法通过衡量当前模型FOG值,动态更新各子目标函数的权重值。该方法还引入了限定解约束条件,缩小求解空间,实现增加较小计算量,达到更优的多任务学习权重解。在SUNRGB-D数据集上,实验对比证明了该方法相较于固定权重方法的检测效果具有一定程度的提升。最后,本文设计并实现了多模态算法模型支撑系统,依托该系统可以实现对模型设计、训练、部署、监控的全生命周期管理。在该系统上,可以通过图形化界面的方式完成多模态模型的设计,和通过任务的形式实现对模型的部署、监控与管理。该系统为相关领域的科学研究提供了一个便捷工具。纵观本文,首先针对多模态三维目标检测的研究背景与意义进行阐述,介绍了该研究领域的研究现状和相关技术。然后,从应用场景需求出发,展开算法研究与实验,并完成了系统的详细设计与实现。最后总结了本文的工作内容,并对未来的扩展研究进行了展望。
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