公开(公告)号：CN118587511B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411054265.X

申请日：2024-08-02

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 邹思伟 ,  杨维熠 ,  潘志庚

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种SPECT‑MPI图像分类方法及系统，该方法包括将待分类的SPECT‑MPI图像预处理，并将预处理后的SPECT‑MPI图像与标准图像集中的标准图像进行配对，获得多个样本对；其中，标准图像为分类模型训练集中随机选取的预处理后的图像；采用分类模型对多个样本对处理，获得SPECT‑MPI图像的分类结果，提高分类方法的噪声鲁棒性。

公开(公告)号：CN118587511A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202411054265.X

申请日：2024-08-02

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 邹思伟 ,  杨维熠 ,  潘志庚

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种SPECT‑MPI图像分类方法及系统，该方法包括将待分类的SPECT‑MPI图像预处理，并将预处理后的SPECT‑MPI图像与标准图像集中的标准图像进行配对，获得多个样本对；其中，标准图像为分类模型训练集中随机选取的预处理后的图像；采用分类模型对多个样本对处理，获得SPECT‑MPI图像的分类结果，提高分类方法的噪声鲁棒性。

公开(公告)号：CN116269423A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310207110.4

申请日：2023-03-06

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杨维熠

IPC: A61B5/346 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/25 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度级联混合网络的心电图分类方法及系统，所述分类方法通过构建的多粒度级联混合网络进行心电特征提取与分类，多粒度级联混合网络包括多粒度级联任务相关成分分析‑主成分分析网络(MGC‑TPNet)、多粒度级联独立成分分析‑主成分分析网络(MGC‑IPNet)、级联加权平均与Dempster‑Shafer(CWA‑DS)构成；其中MGC‑TPNet用于挖掘心电信号中的多尺度导联间相关性特征，而MGC‑IPNet用于挖掘多尺度单导联特异性特征，然后线性支持向量机处理以上多尺度特征获取决策概率，最终CWA‑DS在决策层融合上述决策概率，获取最终分类标签。本发明方法在区分正常、CAD和CHF心跳方面表现出优异的性能；且该方法可有效地鉴别和处理含噪或小规模数据，具有显著的噪声鲁棒性。