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期刊论文 3

年份

2022 1

2020 1

2019 1

关键词

人工智能 1

光流；仿视网膜图像传感器；脉冲触发；高速目标；视觉处理 1

概率图模型 1

深度学习 1

神经假体 1

脉冲神经网络 1

脑-机接口 1

视网膜 1

视网膜血管分割；显著性模型；高斯网模型（GNET）；特征学习 1

视觉编码 1

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融合显著性模型和高斯网模型的视网膜血管分割方法 Research Articles

Lan-yan XUE, Jia-wen LIN, Xin-rong CAO, Shao-hua ZHENG, Lun YU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年 第20卷 第8期   页码 1075-1086 doi: 10.1631/FITEE.1700404

摘要： 视网膜血管分割是眼底图像分析的一个重要问题。本文提出一种融合显著性模型和高斯网（GNET）模型的新型深度学习结构分割视网膜血管。显著性图像替代原始图像作为GNET模型的输入。视网膜血管分割有助于提取血管变化特征，为脑血管疾病筛查提供依据。

关键词： 视网膜血管分割；显著性模型；高斯网模型（GNET）；特征学习    

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迈向下一代视网膜神经假体——基于脉冲的视觉计算方法 Review

余肇飞, 刘健, 贾杉杉, 张祎晨, 郑雅菁, 田永鸿, 黄铁军

《工程（英文）》 2020年 第6卷 第4期   页码 449-461 doi: 10.1016/j.eng.2020.02.004

摘要： 就视觉而言，视觉场景信息进入眼睛，经过视网膜神经细胞进行处理，以神经元脉冲的模式将其输出，发送至脑皮层，以进行进一步的计算。因此，视网膜神经假体感兴趣的神经信号是神经元脉冲。为了更好地理解视网膜中神经网络的计算原理，我们认为，有必要对视网膜构建一个超级网络环路，在此环路中，那些皮层神经网络所揭示的不同功能的网络模块，都可以应用于视网膜网络中。视网膜的不同组成部分，包括多种细胞类型和突触连接——化学突触和电突触（缝隙连接），使视网膜成为一个理想的神经网络，其能够适应人工智能中发展起来的计算技术，对视觉场景的编码和解码进行建模因此，有必要构建一种整体系统的方法，利用神经脉冲进行视觉计算，推动下一代视网膜神经假体发展，构建新型人工视觉系统。

关键词： 视觉编码     视网膜     神经假体     脑-机接口     人工智能     深度学习     脉冲神经网络     概率图模型    

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基于脉冲阵列图像传感器的高速高亮度目标检测 Research Article

张培文1,2,徐江涛1,2,聂华峰1,2,高志远1,2,聂凯明1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第1期   页码 113-122 doi: 10.1631/FITEE.2000407

摘要： PAIS是将光信号转换成一系列脉冲间隔的仿视网膜图像传感器。通过累积连续脉冲直接从脉冲数据流中获得光流，当目标相对于背景亮度较大时，触发点可过滤冗余数据。

关键词： 光流；仿视网膜图像传感器；脉冲触发；高速目标；视觉处理    

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标题 作者 时间 类型 操作

融合显著性模型和高斯网模型的视网膜血管分割方法

Lan-yan XUE, Jia-wen LIN, Xin-rong CAO, Shao-hua ZHENG, Lun YU

期刊论文

迈向下一代视网膜神经假体——基于脉冲的视觉计算方法

余肇飞, 刘健, 贾杉杉, 张祎晨, 郑雅菁, 田永鸿, 黄铁军

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基于脉冲阵列图像传感器的高速高亮度目标检测

张培文1,2,徐江涛1,2,聂华峰1,2,高志远1,2,聂凯明1,2

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