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公开(公告)号：CN118279674B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410685419.9
申请日：2024-05-30
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于点云数据处理技术领域，本发明公开了基于切片式层级点云网络的目标分类、分割及检测方法，方法包括：将所述点云数据集输入已训练完成的SAPT多任务模型中，输出包含三种下游任务结果的综合处理结果；本发明采用point transformer网络结合锚点共享技术，在切片式的特征提取后利用自然语言处理技术NLP或图像处理IMAGE技术，提取到更加细节的全局特征，削弱关键点的权重，直接利用当前提取到的特征实现目标检测性能。
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公开(公告)号：CN118279674A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410685419.9
申请日：2024-05-30
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于点云数据处理技术领域，本发明公开了基于切片式层级点云网络的目标分类、分割及检测方法，方法包括：将所述点云数据集输入已训练完成的SAPT多任务模型中，输出包含三种下游任务结果的综合处理结果；本发明采用point transformer网络结合锚点共享技术，在切片式的特征提取后利用自然语言处理技术NLP或图像处理IMAGE技术，提取到更加细节的全局特征，削弱关键点的权重，直接利用当前提取到的特征实现目标检测性能。
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公开(公告)号：CN117495882B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311823399.9
申请日：2023-12-28
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/194
Abstract: 本发明公开了一种基于AGCH‑Net和多尺度融合的肝脏肿瘤CT图像分割方法，用于医疗复杂图像分割，包括：获取公开的肝脏肿瘤分割基准数据集，获取训练样本集；搭建神经网络结构，并进一步构建神经网络模型，以适用于肝脏肿瘤CT图像分割；其中，神经网络结构以语义分割网络U‑Net网络为网络框架，利用融合倒置残差卷积替换U‑Net网络中原始卷积，并在U‑Net网络插入改进型AGCH注意力机制以及在U‑Net网络的瓶颈处采用SE_ASPP模块；获取待分割图像进行初步处理并输入神经网络模型中进行图像分割、特征提取、图像优化操作，输出肝脏区域分割结果。本发明采用U‑NET网络为图像处理网络基础框架，并对其进行改进，添加优化分割精度，优化学习能力的网络模块，提高分割性能。
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公开(公告)号：CN117495882A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311823399.9
申请日：2023-12-28
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/194
Abstract: 本发明公开了一种基于AGCH‑Net和多尺度融合的肝脏肿瘤CT图像分割方法，用于医疗复杂图像分割，包括：获取公开的肝脏肿瘤分割基准数据集，获取训练样本集；搭建神经网络结构，并进一步构建神经网络模型，以适用于肝脏肿瘤CT图像分割；其中，神经网络结构以语义分割网络U‑Net网络为网络框架，利用融合倒置残差卷积替换U‑Net网络中原始卷积，并在U‑Net网络插入改进型AGCH注意力机制以及在U‑Net网络的瓶颈处采用SE_ASPP模块；获取待分割图像进行初步处理并输入神经网络模型中进行图像分割、特征提取、图像优化操作，输出肝脏区域分割结果。本发明采用U‑NET网络为图像处理网络基础框架，并对其进行改进，添加优化分割精度，优化学习能力的网络模块，提高分割性能。
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