基于卷积神经网络的肺表面纹理合成

• 作者: 潘冠慈 田影 陈国栋
• 来源期刊: 佳木斯大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 虚拟手术 纹理合成 卷积神经网络( CNN) 结构特征
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 电气工程与信息技术
• 页码范围: 32-35,93
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3076字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1402.2019.01.010

摘要

以肺表面纹理为研究对象,提出一种基于卷积神经网络的纹理合成算法.算法以训练好的VGG-19模型为基础,用Gram矩阵来表示纹理的局部结构特征,引入一种结构约束关系来捕捉纹理的全局结构特征,并在网络的高层加入马尔科夫随机场以提高算法效率.实验结果表明该算法可以较好地合成具有局部结构特征以及非局部结构特征的肺表面纹理,并且对比现有相似的算法效率有了明显提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈国栋	福州大学物理与信息工程学院	76	242	6.0	13.0
2	田影	福州大学物理与信息工程学院	3	2	1.0	1.0
3	潘冠慈	福州大学物理与信息工程学院	2	2	1.0	1.0