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通过粗、细两种颗粒花岗岩的冻融循环试验和岩石力学试验,研究了不同粒径岩石的冻融循环作用对岩石物理力学特性的影响.利用核磁共振技术对冻融循环前后的岩样进行检测,得到了横向弛豫时间谱的变化和岩样核磁共振成像,分析了岩样在冻融前后的孔隙度变化、空隙结构及分布的演化特性等.采用宏观唯象损伤理论和自洽理论对不同粒径花岗岩在冻融条件下的宏、细观损伤演化规律进行了分析.研究发现在冻融循环作用下,岩石内部的孔隙逐渐增多,不断造成岩石的强度损失;损伤模型的计算值与实际相符,但不同损伤理论对花岗岩损伤程度趋势变化的反应存在差异;细颗粒花岗岩呈现出较高冻融耐久性

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）分化程度的无创性定量估测方法研究，结合放射科医师的临床读片经验，提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像（Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的多个序列为输入，学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重，加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征，以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行，实验结果表明，本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能，在WHO组织学分级任务中，判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%，82%和82%