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期刊信息/Journal information
光电子·激光
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巴恩旭

月刊

1005-0086

baenxu@public.tpt.tj.cn；　baenxu@263.net

022-23679707

300191

天津市南开区红旗南路263号

光电子·激光/Journal Journal of Optoelectronics·LaserCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为专业技术性刊物。报道光电子、激光技术领域的研究成果，内容包括新型光电子器件、装置和材料、光电控制和检测、光存贮和光电信息处理、通讯和光纤应用技术光电集成技术、光计算和光学神经网络、激光加工和激光应用、光电生物医学等方面。
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    基于高密度子网格光线追迹的三维发射层析重建算法

    李明喆王佳李党娟周密...
    746-751页
    查看更多>>摘要：三维(three-dimensional,3D)发射层析技术(emission computerized tomography,ECT)是一种简单、高效且准确的燃烧场3D成像与检测技术,其中权重矩阵的计算精度决定了层析重建的精度和质量.本文研究了一种基于高密度子网格光线追迹的权重矩阵计算方法,将被测区域划分为密度更高的子网格,并根据相机成像模型实现光线追迹,以确定离散网格对投影像素的权重因子.数值模拟和燃烧火焰重建实验表明该算法具有较高的精度和计算效率.该研究对于3D发射层析技术的实用化具有重要的理论意义.

    发射层析子网格权重矩阵光线追迹

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    Er3+/Yb3+/Tm3+/Pr3+共掺碲酸盐玻璃超宽带近红外发光性能研究

    陈安民魏敏马飞云崔令江...
    752-759页
    查看更多>>摘要：采用熔融淬火技术制备了 0.2 mol％Er2 O3、1 mol％Yb2 O3、0.1 mol％Tm2 O3 和 x mol％Pr6O11(x=0.25、0.3、0.35 和 0.4)掺杂的 6 5 TeO2-15 ZnO-10 Na2 O-10 WO3 系碲酸盐玻璃,通过X 射线衍射(X-ray diffraction,XRD)、差热扫描曲线(differential scanning calorimetry,DSC)对玻璃样品的抗析晶性和热稳定性进行了表征.结果表明,玻璃样品具备良好的抗析晶性,析晶温度和转变温度差值为140℃,具有较好的热稳定性.吸收光谱结果显示,Er3+/Yb3+/Tm3+/Pr3+共掺碲酸盐玻璃在980nm处有较强的吸收峰,故可以采用980nm泵浦源对该玻璃样品进行激发.在1200-2000 nm近红外波段范围,玻璃样品存在峰值中心为1.35 μm、1.53 μm和1.8 μm 3个波段发射峰,且3个发射峰的荧光半高宽(full width at half maxima,FWHM)均大于100 nm,其覆盖了光信号传输的E、S、C和C+L4个波段,大幅度地提高了掺铒光纤放大器(erbium doped fiber amplifier,EDFA)的放大带宽.

    碲酸盐玻璃稀土掺杂近红外能量传递

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    基于改进CenterNet的椎间盘图像检测算法研究

    周华平汪婷孙克雷
    760-769页
    查看更多>>摘要：针对椎间盘图像灰度值较高及成像图具有不均匀性导致的空间信息难捕捉、特征缺乏语义信息等问题,以磁共振腰椎T2矢状位的椎间盘识别为目标,本文提出一种基于改进CenterNet模型的椎间盘检测算法TCA_CenterNet(top coordinate attention CenterNet),首先在主干特征提取网络顶层(Top)加入坐标注意力机制(coordinate attention,CA),加强网络对椎间盘的关注度,增强模型对目标位置的敏感性;其次采用深浅层特征融合,增强CenterNet提取有效特征的能力,并通过数据增强提高模型的泛化性能.实验结果表明,模型最终的平均精度均值(mean average preci-sion,mAP)达到81.15％,平均帧率为14.2 frame/s,与其他对比算法相比,该改进算法具有更好的准确性与鲁棒性.

    椎间盘CenterNet坐标注意力机制无锚框检测网络

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    基于半监督生成对抗网络的乳腺癌图像分类

    宣萌刘坤
    770-777页
    查看更多>>摘要：本文针对仅有少量带标签样本时如何提高大量未标注样本分类的的鲁棒性和准确性问题,提出一种基于改进的半监督生成对抗网络(semi-supvised generative adversarial networks,SGAN)的乳腺癌图像分类方法.该方法在输出层使用Softmax函数替代Sigmoid函数实现多分类.首先将随机向量输入到生成网络中,生成伪样本并标记为伪样本类进行训练.接着将真实标签样本、真实无标签样本和伪样本输入到判别网络中,输出为不同类概率值;然后采用半监督训练方法反向传播更新参数;最后实现对乳腺癌病理图像的分类,标注样本数量分别为25、50、100和200,最终准确率达到95.5％.实验结果表明,当标注样本有限时,本文算法的准确率具有良好的鲁棒性.本文算法相比于使用卷积神经网络和迁移学习(tranferlearning,TL)等分类方法准确率有了显著提高.

    半监督生成对抗网络数据增强注意力机制批归一化处理图像分类

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    基于多尺度卷积特征融合的癫痫脑电信号识别

    齐永锋裴晓旭赵岩
    778-784页
    查看更多>>摘要：脑电信号(electroencephalography,EEG)已成为医生诊断神经系统疾病最广泛使用的工具,实现癫痫EEG的自动识别对于癫痫患者的临床诊断和治疗具有重要意义.为了提高癫痫EEG的识别精度,提出了一种基于多尺度卷积特征融合的癫痫EEG自动识别模型.首先采用多尺度卷积特征融合方法提取多粒度数据特征,实现卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中不同层次的信息互补;然后经过长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)提取时间特征,利用softmax分类器给出最终的识别结果.为了评估提出方法的识别性能,在波恩大学癫痫病研究中心数据集中进行实验,并与CNN-LSTM模型、单一的LSTM等模型的识别性能进行了比较,实验结果表明,提出方法的识别精度明显高于其余方法,平均可达到99.19％.该模型能够有效识别癫痫EEG类别,具有较高的识别性能和临床应用潜力.

    癫痫脑电信号多尺度卷积长短时记忆网络识别

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