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公开(公告)号：CN119832245A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510013049.9
申请日：2025-01-06
Applicant: 中北大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种全局局部特征增强的乳腺癌医学超声图像分割方法和系统。采用U‑Net作为主干网络，包括输入端、编码器、解码器和分割头；在编码器部分，包含一个Conv stem块、四个全局‑局部特征提取模块和三个下采样模块；每个Conv stem块由一个3×3卷积层、一个BatchNorm层和一个GELU激活函数层组成；全局‑局部特征提取模块由一个LayerNorm层、一个GLEB层、一个LFEB层、一个Dropout层和一个残差连接层组成；本发明的算法在解码器部分引入一个全局‑局部特征提取模块。对于全局特征提取块，能够加强全局的信息提取。局部特征提取块，优化边界细节，等到更好的边界信息。
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公开(公告)号：CN119579573A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411776170.9
申请日：2024-12-05
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种针对脑卒中病灶区域的医学图像分割方法和系统，使用Retinex算法对原始图像数据集进行特征增强处理，并构建训练和测试数据集；构建改进U‑Net的医学图像分割模型：用于脑卒中病灶分割的空间‑频率多尺度轴向注意力网络；根据所述医学图像医学图像分割模型对图像进行分割，给出分割结果。针对现有脑卒中医学影像分割在实际应用中存在的病灶区域的位置和大小不定，边界模糊，准确分割中风病灶区域具有很高的难度的问题，提出了空间‑频率门控单元(SFGU)模块，来去除多余的冗余信息，并且为了更好地定位病灶区域，建立特征的长距离依赖，提出了双维多尺度特征增强单元模块、信息增强模块。
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公开(公告)号：CN118629629A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410757363.3
申请日：2024-06-13
Applicant: 中北大学
IPC: G16H50/20 , A61B5/00 , G16H50/30 , G06F18/2431 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实的多模态特征智能检测轻度认知障碍的系统，该系统包括以下模块：获取数据模块，包括每个认知任务下的生理信号、语音信号以及数字化认知参数的多模态认知数据；基于多模态数据的预处理模块，分别对生理信号、语音信号和数字化认知参数进行预处理；基于多模态的特征提取和选择，以获得更加全面的数据表征，从而更好地反映数据的复杂性和多样性；基于特征层和决策层双重融合的分类模块，通过多模态特征融合从不同角度获取信息，同时以权重的形式体现不同认知测试对MCI诊断的影响，实现MCI疾病的风险生成；本发明能直接对轻度认知障碍进行定量分析和定性描述，辅助神经科医生诊断。
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公开(公告)号：CN118538360A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410759142.X
申请日：2024-06-13
Applicant: 中北大学
IPC: G16H20/10 , G16H20/90 , G16H50/70 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征交互的序列到序列处方生成系统，包括症状编码器模块、关键词编码器模块、全域属性特征编码器模块、多特征交互双线性池融合模块和处方解码器模块；全域属性特征编码器模块可以捕获输入症状文本的全局语义信息，生成全局语义特征向量；多特征交互双线性池融合模块可以有效融合不同维度维度和信息密度的特征数据，以生成具有高信息度的特征向量；处方解码器模块则整合来自各模块的信息，解码并生成适当的处方。本发明使得中医医师能够有一套标准的参考体系，有效降低了医师主观判断带来的误差，保障了处方的精确性与实用性，并推动智能化中医处方技术的发展，促进中医智能化技术的进步。
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