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公开(公告)号：CN111612096A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010484386.3
申请日：2020-06-01
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Spark平台的大规模眼底图像分类系统训练方法，包括如下步骤：S10设置执行分布式卷积神经网络训练必要的参数；S20调用所述卷积神经网络算法程序，将所述参数代入算法程序，通过分布式蛙跳算法生成所述卷积神经网络训练时的初始权值；S30使用存储的标准图像数据对所述卷积神经网络训练，寻找出最优蛙，作为下次分组权值训练的初始权值，完成所述卷积神经网络的训练；以及S40保存训练完的所述卷积神经网络模型。本发明的一种基于Spark平台的大规模眼底图像分类系统训练方法，采用混合蛙跳算法生成网络初始权值，通过分组优化策略实现卷积神经网络的分布式并行训练，可有效提高大规模眼底图像在卷积神经网络训练时的高效性和分类的准确性。
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公开(公告)号：CN110930412A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911200695.7
申请日：2019-11-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及到眼底血管图像聚类操作技术领域，具体来说涉及一种用于眼底血管图像聚类分割的近似骨架蛙群编号方法。本发明借助聚类方法，对眼底图像进行分割处理，根据病变点高亮的特性对病变点进行定位和剔除。为了获得更好的聚类分割效果，采用智能算法中较为有效且便于理解的混合蛙跳算法对K-means算法进行改进并使用近似骨架进一步充分利用算法获得的局部最优解，改进后的算法能有效克服原始K-means算法易于收敛至局部最优而无法有效进行图像分割缺点，获得更好的眼底血管聚类分割效果，更准确的分离出眼底血管的病变点。
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公开(公告)号：CN110176298A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910469264.4
申请日：2019-05-31
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开一种用于糖尿病性眼底图像分类的核主成分谱哈希方法。该方法首先对糖尿病性眼底图像数据进行预处理和分割操作，将处理后的眼底图像数据转化为向量形式；接着采用核主成分分析算法提取出眼底图像数据中非线性特征信息；然后将数据转化为二值码形式，利用Laplace-Beltrami算子的特征值和特征函数值表示出眼底图像样本数据；最后利用阈值将样本特征函数值转化为二值码，并运用最近邻算法在汉明空间进行糖尿病性眼底图像的有效分类。本发明能充分提取出复杂非线性糖尿病性眼底图像数据特征，具有较高的分类准确率，且能有效降低大规模眼底图像分类时计算的复杂度。
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公开(公告)号：CN116665906B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310601158.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法，属于医学图像智能诊断技术领域，解决了传统脑龄预测方法中准确性和稳定性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：采集被试的功能性磁共振成像rs‑fMRI数据；S2：构建孪生神经网络；S3：设计特征相似性与标签相似性度量模块；S4：定义置信度评估脑龄预测模块；S5：将测试数据集中的脑部影像数据输入到该模型中进行分析，从而得出每个测试数据样本的预测脑龄。本发明的有益效果为：预测准确率高，对脑影像数据进行精确的预测，帮助医生更准确地评估患者的脑龄。
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公开(公告)号：CN116791825A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310744650.6
申请日：2023-06-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 一种光伏板与屋面的连接节点，包括纵向杆件、连接件、预埋件；纵向杆件与连接件一体连接；纵向杆件起到支撑作用；连接件的作用是将纵向杆件和预埋件进行相连；连接件上设有卡口，通过保险丝对于卡口进行固定；卡口中安装有支撑铰件，连接件通过支撑铰件与支撑爪进行铰接；预埋件内部设置肋条；连接件插入到预埋件；肋条将连接件进行固定；连接件有储存状态和使用状态；储存状态下，卡口处于固定状态，支撑爪保持竖直且紧贴连接件；抽出保险丝后，卡口变为松弛状态，以此变为使用状态，支撑爪向下张开开始工作，并最终由支撑爪固定连接件位置，支撑爪卡入肋条中。本发明预埋件与纵向杆件直接相连，使得施工技术更加的简洁方便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116665906A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310601158.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法，属于医学图像智能诊断技术领域，解决了传统脑龄预测方法中准确性和稳定性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：采集被试的功能性磁共振成像rs‑fMRI数据；S2：构建孪生神经网络；S3：设计特征相似性与标签相似性度量模块；S4：定义置信度评估脑龄预测模块；S5：将测试数据集中的脑部影像数据输入到该模型中进行分析，从而得出每个测试数据样本的预测脑龄。本发明的有益效果为：预测准确率高，对脑影像数据进行精确的预测，帮助医生更准确地评估患者的脑龄。
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公开(公告)号：CN116388660A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310297707.2
申请日：2023-03-24
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种含抗腐蚀金属阻尼器装置的光伏支架，属于太阳能光伏支架技术领域。采用的技术方案是包含立柱、U型金属阻尼器和通电保护系统，U型金属阻尼器安装在所述立柱上，立柱包括上立柱和下立柱，U型金属阻尼器的上平直段与上立柱固定连接，U型金属阻尼器的下平直段与下立柱固定连接，U型金属阻尼器与通电保护系统电连接。本发明通过对光伏支架加入U型金属阻尼器，有效抗震防风，同时对U型金属阻尼器进行通电保护防腐蚀，延长U型金属阻尼器的使用寿命，可以与光伏支架长达25年使用寿命相匹配，经济价值高，而且，通电保护系统不存在过保护的问题，在需要保护场景中启动，具有时效性。
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公开(公告)号：CN115796073A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211456106.3
申请日：2022-11-21
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/17 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种带多层隔板的圆柱形储罐内流体晃动模型建立方法，基于流体子域法将复杂流体域划分成若干个具有单一边界条件的子域，根据各子域界面处压力和速度连续条件以及自由液面波动方程，求解得到流体晃动响应的解析解。通过产生与原储罐体系相同的动水剪力和动水弯矩，推导得到流体晃动等效模型中各力学参数的计算公式，包括对流质量和脉冲质量的大小及其位置。通过与精确解和数值解的对比，验证等效动力学模型的正确性。本发明建立的流体晃动等效模型物理概念明确，易于与其他结构体系进行组合，精度高、计算量小，可用于研究不同贮液高度、隔板位置和尺寸等参数对储罐内流体晃动响应的影响。
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公开(公告)号：CN114972279A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210632508.8
申请日：2022-06-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及医学信息智能处理技术领域，尤其涉及用于视网膜血管不确定边界精准分割的三支U‑Net方法。本发明利用数学形态学的膨胀和腐蚀算子对血管边界标签不确定性进行描述，基于膨胀和腐蚀算子分别构建不确定边界的上界和下界，得到血管边界的极大值和极小值，将带有不确定信息的边界映射到一个范围之内；将边界的不确定性表示与损失函数相结合并设计三支损失函数；利用三支损失函数的总损失，采用随机梯度下降算法训练网络参数；设计并实现具有眼底数据采集、视网膜血管智能精准分割以及辅助诊断功能的视网膜血管智能分割辅助诊断应用系统。本发明可以显著提升视网膜血管不确定边界分割的准确率，为患者提供个性化医疗服务。
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公开(公告)号：CN111815574B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010558465.4
申请日：2020-06-18
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种用于眼底视网膜血管图像分割的粗糙集神经网络方法，包括如下步骤：S10图像预处理，获得基于粗糙集增强眼底视网膜血管图像；S20构建U‑net神经网络模型；S30利用粒子群优化算法(PSO)对所述U‑net神经网络模型进行优化训练，获得PSO‑U‑net神经网络模型；以及S40将待测彩色眼底视网膜血管图像采用粗糙集理论进行图像增强预处理后使用所述PSO‑U‑net神经网络模型对所述待测彩色眼底视网膜血管图像分割。本发明的一种用于眼底视网膜血管图像分割的粗糙集神经网络方法，减少了医护人员的工作量，避免了医护人员经验和技能的差别对同一幅眼底图像分割结果存在的差异，有效的进行彩色眼底视网膜血管图像分割，获得更高的分割精度和效率。
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