摘要：精确的息肉分割能够有效地帮助医生发现并切除异常组织,降低息肉转化为结直肠癌的风险.针对息肉具有不同大小、形态、颜色、纹理,类间相似度高、类内差异度大的特点,为了实现对息肉图像的精确分割,提出一种融合多种注意力机制的卷积神经网络.首先,以Res2Net为骨干网络提取图像特征,通过通道分组空间增强注意力增强特征;其次,使用轴向自注意力结合感受野策略获得同时具有边缘细节的低级特征和全局语义高级特征;最后,利用逆向注意力挖掘边界信息,增强网络对于较小且组织边界模糊的息肉的分割性能.在5个息肉分割数据集上,与其他5种基准方法比较的实验结果表明,平均Dice系数、平均交并比和平均绝对误差指标均有所提高,其分割精度和泛化性能均优于现有主流息肉分割网络.

摘要：针对使用深度学习进行医学图像超分辨率重建时存在的欠定性问题,提出了一种基于反投影回归网络的医学图像超分辨率重建算法.该网络除了学习低分辨率到高分辨率图像的原始映射之外,还学习一个对偶回归映射来预测退化核并重建出低分辨率图像,形成一个闭环以提供额外的约束条件,通过该约束减小低分辨率到高分辨率图像的映射空间,从而缓解图像重建时的欠定性问题;并在上采样和下采样过程中引入了反投影机制,通过误差反馈来减少上、下采样时丢失的特征信息.在PyTorch环境中,与EDSR,DBPN,RCAN等算法在Mayo和TCGA-KICH数据集进行了对比实验.结果表明,所提算法的评价指标优于对比算法,如Mayo数据集上2倍放大因子下,所提算法的峰值信噪比高于对比算法0.12~1.41 dB.

摘要：随着永磁材料及电力电子装备的发展,永磁同步电机广泛应用于工业生产和人民生活的方方面面,具有相当重要的地位。通过对电机本体进行轻量化和高效率的优化、以相电流重构技术设计驱动器以及基于LQR控制器设计整流器,设计永磁电机驱动系统,提高了电机效率,减小了系统故障率,同时降低硬件成本。

摘要：永磁同步电机伺服系统是工业机器人的核心部分,随着工业机器人的运用场合越来越广泛,对工业机器人伺服系统的要求也越来越高。目前永磁同步电机多采用磁场定向控制(FOC),但是其因坐标变换需要大量计算,为减少计算量,本文介绍了永磁同步电机直接转矩控制策略。在分析了永磁同步电机数学模型后设计了直接转矩控制系统,并给出了开关电压矢量控制表。搭建了永磁同步电机直接转矩控制仿真平台,仿真结果表明提出的永磁同步电机直接转矩策略响应速度快,控制精度高,运行性能好。

摘要：随着工业化的发展,机器人被广泛地应用到诸多场合,同时对机器人伺服系统的性能要求越来越高,永磁同步电机控制系统多以简单PID进行控制,针对其控制精度较低的问题,提出了机器人永磁交流伺服电机滑模变结构控制研究。首先在永磁同步电机数学模型的基础上提出了积分滑模面。然后针对滑控制中高频抖振的问题选取了合适的控制律。最后为了得到控制律中的未知量负载转矩设计了负载观测器。仿真结果表明提出的基于滑模变结构的永磁同步电机控制策略控制精度高,运行性能好。