导读:本文包含了模态匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:伪CT图像,描述子学习,PET衰减校正,剂量计算
模态匹配论文文献综述
钟丽明[1]（2019）在《基于描述子学习与特征匹配的医学图像模态映射》一文中研究指出医学图像模态映射是指由一种成像医学设备获取的数据预测另外一种不同的成像设备或者参数获取的数据。从磁共振(Magnetic Resonance,MR)图像预测X线计算机断层扫描(Computerized tomography,CT)图像是医学图像模态映射的一个重要应用。预测的伪CT图像可以为基于MR的放射治疗剂量计算和正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography,PET)衰减校正提供所需的电子密度信息,并减少CT的电离辐射对病人造成的伤害。由于MR图像与CT图像的成像原理不同,不同模态之间的映射关系非常复杂。针对MR图像和CT图像之间映射的非线性问题,提出了线性描述子学习算法;针对线性描述子学习的优化问题,提出了非线性描述子学习算法;针对基于描述子学习算法预测伪CT图像速度过慢的问题,提出了改进的近邻锚点回归算法。本文主要研究内容如下:(1)提出了线性描述子学习的预测伪CT图像算法。使用体素值、原始图像块或多尺度图像块等提取的MR特征信息量不足。针对此问题,本文通过稠密的尺度不变特征变换算法和改进的监督描述子学习算法(ISDL)提取MR图像上具有CT流形正则化的大空间支撑的结构信息和上下文信息紧凑型描述子。13个病人的真实CT与伪CT图像之间的平均绝对误差(MAE)为78.90±23.25 HU,峰值信噪比为(PSNR)为30.40±1.93dB。结果表明该方法预测伪CT图像的精度较高。(2)提出了非线性描述子特征匹配的预测伪CT图像算法。线性描述子学习算法将MR线性描述子与CT相似矩阵加入ISDL算法中优化获得次优解,并且伪CT图像应用于PET衰减校正和放射治疗剂量计算性能尚需验证。本文通过将提取MR线性描述子通过特征映射投影到高维核空间,再结合ISDL算法学习具有鉴别力的描述子。通过模拟PET数据验证衰减校正的性能。13个病人的平均 MAE 为 75.25±18.05 HU,PSNR 为 30.87±1.15 dB,衰减校正误差(rMAE)为1.56±0.50%,剂量计算误差为0.055±0.107%。结果表明该方法预测的伪CT图像应用于PET衰减校正和剂量计算误差较低。(3)提出了改进近邻锚点回归的预测伪CT图像算法。非线性描述子特征匹配中需使用滑动窗搜索近邻样本,计算速度过慢。针对此问题,本文提出层次搜索INAR方法预先训练投影矩阵,并通过MR-CT数据集扩增、数据驱动优化和多回归集成等策略提高预测伪CT图像的精度;本文优化了评估误差方法;22 个病人的平均 MAE 为 92.73±14.86 HU,PSNR 为 29.77±1.63 dB,rMAE 为1.30±0.20%。仅用7个病人训练投影矩阵的MAE为106.89±14.43 HU,rMAE为1.51±0.21%。结果表明该方法能快速预测伪CT图像,并使用有限的数据预测精度较高的伪CT图像。本文提出了叁种方法逐步提高预测伪CT图像的性能,实验结果表明,预测的伪CT图像应用于PET衰减校正和放射治疗剂量计算误差较小。(本文来源于《南方医科大学》期刊2019-11-01）
孙敬龙,潘毅广,丁龙辉,张海鹏[2]（2019）在《基于模态匹配的酒柜减振降噪研究》一文中研究指出酒柜振动水平影响红酒的储存质量,噪声水平则会影响顾客的主观体验。因此,酒柜层架需要实现低振动甚至零振动,整机需要实现低噪声。经测试,酒柜试制样机用户模式下的层架振动和整机噪声值高于目标设定,具体表现为压缩机和支撑板振动偏大。为降低酒柜振动噪声,采用实验测试和数值模拟相结合的方法,开展"压缩机-胶垫-支撑板"系统的模态分析,明确振动原因,然后基于隔振理论,确定减振降噪方案;最终通过测试验证,达成降低酒柜振动噪声的目的。(本文来源于《2019年中国家用电器技术大会论文集》期刊2019-10-21）
李晋,张贤,蔡锦[3]（2019）在《利用变分模态分解(VMD)和匹配追踪(MP)联合压制音频大地电磁(AMT)强干扰》一文中研究指出为了有效分离矿集区音频大地电磁(AMT)信号中的大尺度强干扰、抑制近源效应,本文提出利用变分模态分解(VMD)和匹配追踪(MP)联合压制AMT强干扰的方法.首先,对比了VMD与经验模态分解(EMD)、固有时间尺度分解(ITD)的处理效果,验证了VMD在避免模态混迭和端点效应方面的优势;讨论了VMD中模态个数对典型大尺度强干扰的去噪性能,并选择合适的模态初步获取待处理信号的重构信息.然后,运用MP对VMD重构信号做二次信噪分离处理,进一步滤除残余的尖脉冲干扰.通过对模拟和实测数据的分析处理,以及与远参考法结果对比,本研究能有效剔除时间域序列中的大尺度强干扰,且重构信号中保留了更多的低频缓变化信息和细节成分,近源干扰得到有效压制;视电阻率-相位曲线更为光滑、连续,低频段的数据质量得到明显改善,其结果能更为真实、可靠地反映地下电性结构信息.(本文来源于《地球物理学报》期刊2019年10期）
王梓豪,李春华,王之琢,王海静,屈化民[4]（2019）在《基于模态匹配法的接触刚度》一文中研究指出提出一种间接测量平面接触刚度的方法,准确量化粗糙表面的接触刚度,使得整个支架系统的固有频率模拟与测试结果得到良好的匹配。基于接触刚度模型、ANSYS有限元模拟方法以及模态测试方法,以地脚螺栓固定方式的测试件为例,验证了间接测量方法的准确性,使接触刚度得到准确量化。该方法可以为提高加速器磁铁支架系统的整体刚度提供依据。(本文来源于《强激光与粒子束》期刊2019年08期）
张军磊[5]（2019）在《基于深度学习的视觉—语言跨模态匹配》一文中研究指出随着人机交互的发展,信息往往同时存在于语言,声音,图像等多个模态当中,如何有效地利用计算机对跨模态信息进行管理和理解已经成为人工智能领域一个热门的研究课题。本文专注于视觉和语言两个模态信息的匹配,即给定文本描述,挖掘与其匹配的图像区域或图像。我们首先按照开闭词集将论文划分为两大模块:第叁,四章为闭词集任务;第五章为开词集任务。在现有工作的基础上,第叁章提出了层次化奖励函数来处理相关数据集中的标注不完整,样本不均衡等问题;针对第叁章随机采样和预训练模型的不足,第四章进一步提出了针对本任务的难负样本挖掘策略,并首次在监督学习的该任务中引进了知识库模块。在基于层次化奖励函数的方法中,我们首先分析了交叉熵损失被直接应用到视觉-语言匹配任务中时会产生的问题;为缓解这些问题,我们提出了一个层次化奖励函数,它动态地为目标,上下文和背景物体生成不同的学习率。为了尽可能的使训练与推理目标一致,我们利用层次化奖励函数来近似地最大化R@K指标作为目标函数,并使用策略梯度来求解该不可导函数。此外,我们改进了叁元组损失来进一步提升性能,并利用混淆矩阵实现了由简到难的学习过程。在困难上下文物体挖掘的计算方法中,我们通过经典的视觉-语言匹配网络为每个图像区域评分,并将得分较高的负样本作为难负样本,与正样本一起送入第叁阶段网络训练。该网络与评分网络结构相同,但输入为困难视觉样本与包括上下文短语在内的所有短语。此外,为了使得模型先验知识包含的物体类别不再局限于视觉特征提取模块的预训练模型中的类别,我们首次在监督学习的视觉-语言匹配任务中引入了知识库模块,并以文本相似度为桥梁,为每一个图像区域加权来过滤掉不类别匹配模块。在基于互联网的弱监督的开词集(可以在输入的文字中使用任意单词)计算方法中,为了将模型未学习过的单词转化为可计算的向量,我们利用互联网来挖掘这些单词的视觉特征表达,并利用挖掘高质量图像区域来提高框架性能。我们在针对句子-图像的视觉-语言匹配任务中验证了本文算法的有效性。为了进一步证明本文算法的实用价值,我们收集网络中真实的游记数据并提出了数据集TVN25,并在该数据集上进行了“游记配图”任务。本章算法无需人工标注(弱监督),具有高拓展性,有利于视觉-语言匹配任务的大规模商业化应用。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-07-01）
陈婷,刘玉县,吴康雄,何春华,汤丽[6]（2019）在《MEMS谐振陀螺实时自动模态匹配控制技术》一文中研究指出为了消除温度对陀螺模态匹配的影响,提出了一种实现微机械谐振陀螺在温度-30～60℃内实时自动模态匹配控制方法。驱动模态和检测模态的谐振频率跟温度成线性关系,两轴的谐振频差与温度也成线性关系,该方法以驱动模态谐振频率作为温度参考而获得两模态谐振频差,根据谐振频差实时调节静电调谐电压,使得检测模态谐振频率与驱动模态谐振频率匹配。实验结果表明:检测谐振频率和驱动谐振频率在温度-30～60℃范围内,匹配误差不超过0. 3 Hz,验证了该方法的可行性、匹配精度,同时证明本文所采用的开环控制方案的有效性。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年07期）
南轲,齐华,叶沅鑫[7]（2019）在《深度卷积特征表达的多模态遥感影像模板匹配方法》一文中研究指出多模态遥感影像间(光学、红外、SAR等)存在显着的非线性辐射差异,传统方法难以有效地提取影像间的共有特征,匹配效果不佳。鉴于此,本文将深度学习方法引入影像匹配中,提出了一种基于Siamese网络提取多模态影像共有特征的匹配方法。首先通过去除Siamese网络中的池化层和抽取特征来优化该网络,保持特征信息的完整性和位置精度,使其可有效地提取多模态影像间的共有特征,然后采用模板匹配策略,实现多模态遥感影像高精度匹配。通过利用多组多模态遥感影像进行试验,结果表明,本文方法的匹配正确率和匹配精度都优于传统的模板匹配方法。(本文来源于《测绘学报》期刊2019年06期）
邓红雷,何战峰,陈力,夏桥[8]（2019）在《基于匹配追踪的L模态超声导波检测复合绝缘子芯棒缺陷研究》一文中研究指出传统的复合绝缘子缺陷检测方法主要集中在芯棒外部结构的缺陷上,并不能有效发现芯棒本身中的缺陷,为此提出了一种针对芯棒本身缺陷且能定量估计缺陷大小的检测方法:基于匹配追踪的L模态超声导波检测。通过建立芯棒模型分析了L模态超声导波在芯棒中的传播特性,确定了导波检测的频率范围。基于理论分析,以10周期40 k Hz的导波为激励信号,选取芯棒缺陷轴向长度为8 mm和2 mm,进行了有限元仿真和实验。仿真和实验结果表明:L模态超声导波能准确地检测出复合绝缘子芯棒中的缺陷,且通过Gabor原子构建波形字典,运用匹配追踪算法估计出芯棒缺陷轴向长度的相对误差分别为5. 4%和16. 35%。理论分析、有限元仿真和实验一起验证了该方法的可行性、有效性,为复合绝缘子芯棒缺陷的检测和定量分析提供了一种新的思路。(本文来源于《电瓷避雷器》期刊2019年02期）
曾要争[9]（2019）在《车下设备激励对车体模态匹配的影响》一文中研究指出为系统有效地指导地铁车辆的设计和生产,尽可能减少车辆组装下线后出现振动剧烈等问题,提出了适用于地铁车辆的模态匹配策略和模态设计原则,并对车体典型吊挂设备激励下车体底架振动响应情况进行了研究,对比分析了有、无车下设备激励下车体各部分的振动舒适性指标。研究结果表明:不同车下设备激励引发的车体底架振动响应不同;与有、无车下设备激励条件相比,当考虑车下设备激励时,车体的振动舒适性指标有所增大。(本文来源于《机车电传动》期刊2019年01期）
谢欢,王红岩,芮强,李善乐,段誉[10]（2018）在《履带车辆炮塔及火炮有限元建模与模态匹配分析》一文中研究指出为了减小履带车辆炮塔及火炮的振动对火炮射击精度的影响,采用一维、二维、叁维单元混合建模的方式建立了炮塔和火炮的有限元模型,计算得到了模型各阶模态固有频率和模态振型,并分析了履带车辆的主要振动激励源,绘制了系统的模态匹配图,最后对其进行了模态匹配分析。结果表明:炮塔和火炮在局部模态存在耦合,其与发动机激励、路面激励的耦合主要集中在中频段,车辆行进间射击时,应尽量使其工作在发动机转速区间为1 600~2 000 r/min和2 100~2 300 r/min以及速度区间为18~32 km/h和36~45 km/h工况下,该结果为提高火炮的射击精度提供了量化参考。(本文来源于《装甲兵工程学院学报》期刊2018年04期）
模态匹配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
酒柜振动水平影响红酒的储存质量,噪声水平则会影响顾客的主观体验。因此,酒柜层架需要实现低振动甚至零振动,整机需要实现低噪声。经测试,酒柜试制样机用户模式下的层架振动和整机噪声值高于目标设定,具体表现为压缩机和支撑板振动偏大。为降低酒柜振动噪声,采用实验测试和数值模拟相结合的方法,开展"压缩机-胶垫-支撑板"系统的模态分析,明确振动原因,然后基于隔振理论,确定减振降噪方案;最终通过测试验证,达成降低酒柜振动噪声的目的。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模态匹配论文参考文献
[1].钟丽明.基于描述子学习与特征匹配的医学图像模态映射[D].南方医科大学.2019
[2].孙敬龙,潘毅广,丁龙辉,张海鹏.基于模态匹配的酒柜减振降噪研究[C].2019年中国家用电器技术大会论文集.2019
[3].李晋,张贤,蔡锦.利用变分模态分解(VMD)和匹配追踪(MP)联合压制音频大地电磁(AMT)强干扰[J].地球物理学报.2019
[4].王梓豪,李春华,王之琢,王海静,屈化民.基于模态匹配法的接触刚度[J].强激光与粒子束.2019
[5].张军磊.基于深度学习的视觉—语言跨模态匹配[D].哈尔滨工业大学.2019
[6].陈婷,刘玉县,吴康雄,何春华,汤丽.MEMS谐振陀螺实时自动模态匹配控制技术[J].传感器与微系统.2019
[7].南轲,齐华,叶沅鑫.深度卷积特征表达的多模态遥感影像模板匹配方法[J].测绘学报.2019
[8].邓红雷,何战峰,陈力,夏桥.基于匹配追踪的L模态超声导波检测复合绝缘子芯棒缺陷研究[J].电瓷避雷器.2019
[9].曾要争.车下设备激励对车体模态匹配的影响[J].机车电传动.2019
[10].谢欢,王红岩,芮强,李善乐,段誉.履带车辆炮塔及火炮有限元建模与模态匹配分析[J].装甲兵工程学院学报.2018