基于U-Net系列的医学图像分割
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U-Net 在FCN 基础上增强了上采样的频率和数量，并通过融合解码器与编码器之间的语义关联信息来优化图像分割效果。该架构显著提升了分割精度的同时解决了FCN中上采样不足的问题。
在U-Net架构中，并未设置传统的全连接层。然而，在互连卷积和反卷积过程中的特征使得模型能够更有效地传递上下文信息。这些机制使得模型不仅能够实现对缺失信息的有效补充（从而实现了对缺失信息的补充），还能够提取出更加丰富的表征特性（这有助于提升像素级分类的效果）。在面对数据稀缺的情况下仍能快速高效地完成训练（特别是在医疗影像领域），这种特点使其成为许多实际应用的理想选择（特别是在医疗影像领域）。然而，在某些特定场景下（如需识别较小的目标区域），仅依靠U-网可能无法达到足够的精度（如需识别较小的目标区域）。因此，在此基础上发展出了一些改进型网络架构均取得了不错的效果（目前已有研究表明可将 U-网 作为基准模型进行改进）。
FCN 分割网络架构
决策级融合网络结构
AG-Net 结构
并行编码器—解码器网络结构
层级融合网络结构
TSBTS 网络结构
混合级联网络结构
在现代信号处理领域中，我致力于开发包括改进的小波分析系列方法、改进的变分模态分解技术以及改进的经验小波变换方案等多种创新性研究工作；同时，在机器学习领域中的应用研究中也取得了显著进展；此外，在深度学习方面的应用研究中也展开了深入探索；此外，在机械故障诊断、时间序列分析（如金融信号、心电信号和振动信号等）方面展开研究
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