摘要：光学相干层析成像(OCT)广泛应用于眼科,用于观察视网膜的形态,对病变区域的检测和诊断评估具有重要意义。由于液体的积聚引发的一系列视网膜疾病,针对视网膜OCT图像中的液体检测和分割问题,设计了一种具有全局上下文特征信息的神经网络,利用多尺度的特征提取与融合的方法,提出了一种多尺度的并行提取与高度融合的U型网络模型PH-UNet,这是一种新的用于视网膜OCT图像液体区域分割的深度卷积神经网络。PH-UNet网络通过捕获多尺度的上下文信息,更好地利用信息提取和融合的方法对视网膜OCT图像中液体区域进行端到端的分割。将提出的模型对MICCAI RETOUCH数据集中三种视网膜液体视网膜内液体(IRF)、视网膜下液体(SRF)和色素上皮脱离(PED)进行分割并与其他经典的分割网络模型进行了比较,在precision精确率、dice相似系数、mIoU平均交并比三种指标上取得了最佳效果证明了其优越性。

摘要：加速度计是惯性导航系统的重要组成部分,民用飞机光电加速度计具有高可靠、长寿命的特点,对于新研产品,由于缺乏运营数据的支撑,为了验证光电加速度计的高可靠性指标,应在产品的失效机理不发生改变的前提下,提高试验应力来开展加速评价。从加速模型选择、加速应力确定和试验数据处理等方面论述了光电加速度计可靠性加速试验的设计方法,为高可靠长寿命产品的可靠性试验评价提供了一种思路。