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期刊信息/Journal information
中南民族大学学报（自然科学版）
中南民族大学
中南民族大学学报（自然科学版）

中南民族大学

李金林

季刊

1672-4321

xuebao@mail.scuec.edu.cn

027-67842094

430074

武汉市民院路5号

中南民族大学学报（自然科学版）/Journal Journal of South-Central University for Nationalities(Natural Science Edition)北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是自然科学综合性学术期刊。本刊为季刊，国内外公开发行，16开本，96页。每季末月30日出版。宗旨是发表自然科学各基础学科的研究成果，主要发表本院重点学科的研究成果；刊登为经济建设服务，特别是为民族地区经济建设服务取得显著效益的学术论文。特点是立足民院，面向民族地区。注重基础理论的研究，更注重应用科技的研究；注重论文的创新性，更注重民族地区急需的实用性。
正式出版
收录年代

    利用自相似性实现医学图像合成的生成对抗网络

    李帅先谭桂梅刘汝璇唐奇伶...
    78-89页
    查看更多>>摘要：基于深度卷积的跨模态医学图像合成网络具有从大规模数据资源中学习非线性映射关系以进行局部生成的优势,但现有方法忽略了医学图像具有特征自相似性的特点,仅通过卷积来提取像素级别的特征信息,导致深层特征提取能力不足和语义信息表达不充分.为此,提出了基于图注意力块(Graph Attention Block,GAB)和全局块注意力块(Global Patch Attention Block,GPAB)的生成对抗网络(Graph Attention Block and Global Patch Attention Block Generative Adversarial Networks,GGPA-GAN).其中,用图注意力块和全局块注意力块捕捉医学图像切片间以及切片内的自相似性,进行深层特征的提取.此外,在生成器中加入二维位置编码,利用图像的空间位置信息来增强语义信息的表达能力.在HCP_S1200数据集和ADNI数据集上的实验结果表明,提出的网络在3T-7T、T1-T2的脑部MRI图像合成任务中相较于其他网络取得了最优的结果.在3T-7T脑部MRI图像合成任务中,相比Pix2pix合成方法,该方法在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio)、结构相似性指数(Structural Similarity Index)和平均绝对误差(Mean Absolute Error)方面分别提升了0.55、0.007和6.55.在T1-T2脑部MRI图像合成任务中,相比Pix2pix合成方法,在PSNR、SSIM和MAE分别提升了0.68、0.006和8.77.这些结果充分证明了此方法的有效性,为临床诊断提供了有力的帮助.

    脑磁共振图像深度学习医学图像合成图注意力位置编码

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    注记文件系统模型的建立

    孙爽郑波尽胡丽君
    90-96页
    查看更多>>摘要：以元数据为基础的文件管理系统将丰富的元数据和文件进行关联,有效地提高了文件查询速度,但元数据管理服务独立于目录系统,两个系统难以同步.为此,基于第一性原理,采用自下而上的设计哲学,以文件为中心,提出了注记文件系统,即先有文件再向文件添加注记的方式将文件和其描述信息进行关联,使文件目录系统和元数据注记系统合二为一.注记表示为文件的描述信息,注记文件系统将目录信息转化为注记,在解决多分类文件目录创建困难的同时提高了文件的查询效率.在目录系统和注记文件系统下文件查询过程中以文件比较次数为依据,对两种系统进行了理论分析和实验验证,结果表明注记文件系统在文件查询上效率更高.

    文件管理系统注记系统元数据

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    基于混合Transformer模型的三维视线估计

    童立靖王清河冯金芝
    97-103页
    查看更多>>摘要：针对当前在无约束环境中,进行视线估计任务时准确度不高的问题,提出了一种基于混合Transformer模型的视线估计方法.首先,对MobileNet V3网络进行改进,增加了坐标注意力机制,提高MobileNet V3网络特征提取的有效性;再利用改进的MobileNet V3网络从人脸图像中提取视线估计特征;其次,对Transformer模型的前向反馈神经网络层进行改进,加入一个卷积核大小为3×3的深度卷积层,来提高全局特征整合能力;最后,将提取到的特征输入到改进后的Transformer模型进行整合处理,输出三维视线估计方向.在MPIIFaceGaze数据集上进行评估,该方法的视线估计角度平均误差为3.56°,表明该模型能够较为准确地进行三维视线估计.

    三维视线估计坐标注意力深度卷积

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    基于CAM U-Net的肺结节分割方法

    王统徐胜舟卢浩然吴福彬...
    104-111页
    查看更多>>摘要：肺癌作为世界上死亡率最高的癌症之一,严重威胁人类的生命安全,早发现早治疗可以提高患者的生存率.为了准确地分割出肺部CT图像中的肺结节区域,提出一种基于CAM U-Net的肺结节分割方法.在U-Net网络基础上,通过添加通道注意力模块CAM,使网络中的特征聚焦于关键有用的信息,减弱甚至消除无关信息的干扰,进而提升模型的性能.在LIDC-IDRI肺结节公开数据集上的实验结果表明:该算法的交并比、Dice相似系数、准确率、和召回率分别为82.04%、89.24%、88.61%和91.28%.与其他肺结节分割方法相比,该算法具有更好的分割性能.

    肺结节分割U-Net网络通道注意力模块

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    基于2016-2018年IGS台网观测的美洲地区的低纬电离层特征分析

    罗伟华冯睿耿令森
    112-118页
    查看更多>>摘要：基于2016-2018年IGS台网的地基GPS观测数据,反演电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC),分析了美洲地区(300°E)赤道电离异常(Equatorial Ionization Anomaly,EIA)和低纬电离异常(Low-latitude Ionization Anomaly,LIA)随时间、月份和太阳活动的变化特征.结果显示:EIA和LIA的强度均在地方时1300-1500 LT附近出现极大;春/秋季的强度比其他季节的要大;EIA和LIA的强度还随着太阳活动的减弱而减小.EIA和LIA的南-北半球不对称在地方时1700-2100 LT出现极大;夏季(5-8月)的不对称性最为明显.另外,EIA的强度较LIA的强度要大,而LIA的南-北半球不对称特征较EIA的南-北半球不对称特征更为显著.

    低纬电离层电离异常美洲

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    基于部分定向相干的帕金森病默认模式网络脑电分析

    曾宣威湛慧苗吕浩铵高军峰...
    119-125页
    查看更多>>摘要：目的:为了分析帕金森病患者大脑的默认模式网络(default mode network,DMN)潜在变化的原因和其临床特点的关系,以及探讨如何提取其脑电信号特征并对其进行准确有效地分类.方法:选择帕金森病患者和健康对照组各26名被试作为实验对象,将部分定向相干(partial directed coherence,PDC)应用于DMN相关电极的数据序列,获得对照组和帕金森病受试者的有效连接.通过统计分析后,得出6条具有显著差异的PDC连接,对它们进行深入讨论.进一步地,将这些连接值组成特征集并进行分类.结果:与对照组相比,帕金森病患者中有关注意力控制之间的连接降低,在涉及有关工作记忆的连接中,帕金森病相比于健康组患者的一些连接都有不同程度的增加.同时,使用XGBoost算法对特征集进行分类,得到76.5%的平均测试准确率.结论:静息状态下帕金森病患者的非运动症状与DMN网络存在显著性的关系,表现在注意力控制与记忆功能上,这与DMN中BA区的受损有很大的关系.随后对两类受试者的分类也验证了PDC算法用于DMN分析的有效性,为帕金森病人的测试和预防提供了一种新途径.

    帕金森病部分定向相干脑电信号默认模式网络XGBoost算法

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    一类低差分均匀度幂函数的差分谱

    夏永波包福荣彭丽娜
    126-132页
    查看更多>>摘要：刻画了有限域Fpn上一类低差分均匀度幂函数f(x)=xpn-3/2的差分谱,其中p和n满足pn ≡ 3(mod 4)和pn≠ 27.通过研究函数f(x)的差分方程,找到了使得差分方程f(x+1)-f(x)=b有两个解的充要条件并计算了Fpn中满足条件的b的个数,从而计算出了该函数的差分谱.

    有限域差分均匀度差分谱差分方程

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    二三混水平U型设计的平均中心化L2-偏差

    韦锦慧汪政红
    133-137页
    查看更多>>摘要：利用水平置换技术,给出二三混水平U型设计的平均中心化L2-偏差的计算公式及其详细证明,在此基础上推导出平均中心化L2-偏差与GMA准则、正交性准则之间的联系,以及平均中心化L2-偏差的一个下界,最后通过数值实例说明这一下界是紧的.

    均匀性平均中心化L2-偏差水平置换广义最小低阶混杂正交性

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    时变时滞奇异复杂动态网络的间歇控制与同步

    王维峰黄林梅俊
    138-144页
    查看更多>>摘要：利用周期性间歇控制策略研究了具有时变时滞的奇异复杂动态网络的指数同步问题.通过构建Lyapunov-Krasovskii泛函,推导出驱动系统和响应系统的指数同步判据;然后运用LMI工具箱求解线性矩阵不等式,得出了控制增益矩阵.最后,利用Runge-Kutta算法求解具有时变时滞微分代数方程,并通过数值仿真验证了结论的有效性.

    奇异复杂动态网络时变时滞周期性间歇控制Lyapunov-Krasovskii泛函

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    《中南民族大学学报(自然科学版)》征稿函

    《中南民族大学学报(自然科学版)》编辑部
    封3页
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