公开(公告)号：CN119888226A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411944044.X

申请日：2024-12-27

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 康桂霞 ,  程银涛 ,  张曼利

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提供一种基于软伪标签生成置信掩模的半监督医学影像分割方法，收集不同种类的医学影像数据集并进行预处理，构建训练集和测试集；半监督医学影像分割网络选取；针对不同医学影像数据集特性，对所述分割网络进行基础分割模型选型；将所述训练集的数据输入基础分割模型，利用不同分支网络之间软伪标签结果生成掩模，进行基础分割模型训练；将测试集的数据输入训练好的基础分割模型获取推理结果，计算分割指标，对基础分割模型进行评估，在使用较少数据的条件下，保证对影像分割的准确度的同时，降低训练时间成本，并且将半监督方法与模型选型区分开，可适用于不同场景，适合推广应用。

公开(公告)号：CN117474871A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311452384.6

申请日：2023-11-03

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 康桂霞 ,  张曼利

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/22 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种两阶段放射组学病灶识别和定位方法及装置，采用了多层感知器网络来分析多模态图像数据，利用放射组学方法通过以灰质作为感兴趣区域提取特征来检测FCD，这些特征结合了来自多模态和小波图像的形状、一阶统计和纹理特征。此外，本发明还引入了左右半球的不对称特征，避免癫痫左右半球的代偿机制导致的单侧FCD患者对侧区域存在潜在干扰。根据放射组学丰富的高维特征和不对称特征来充分探索FCD的敏感特征，结合两阶段检测方法识别出FCD异常，提取特征更完善，避免假阳性结果产生，从不同尺度由粗到细粒度提高检测FCD的准确率和敏感性。