一种肺部CT图像的识别分类方法

    公开(公告)号:CN112991269A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110177221.6

    申请日:2021-02-07

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明涉及一种肺部CT图像的识别分类方法,包括以下步骤:1)获取肺部CT图像数据集并进行预处理,得到训练样本;2)利用训练样本训练二维卷积神经网络,构建分割模型,用于识别肺部CT图像多类别的感兴趣区域;3)利用分割模型识别的多类别感兴趣区域,在原肺部CT图像中裁剪出多个不同大小的三维图像块并进行分类类别标注;4)利用三维图像块及其标注训练三维多尺度融合神经网络,构建假阳识别和分类模型,用于对肺部CT图像进行分类并筛除假阳感兴趣区域;5)利用训练完成的分割模型和假阳识别分类模型对待分类的肺部CT图像进行分类和假阳筛除,与现有技术相比,本发明具有速度快且准确率高等优点。

    一种用于k近邻分类的线性特征提取方法

    公开(公告)号:CN101159019A

    公开(公告)日:2008-04-09

    申请号:CN200710047970.7

    申请日:2007-11-08

    Applicant: 复旦大学

    CPC classification number: G06K9/6276 G06K9/6234 G06K9/6252

    Abstract: 本发明属于统计模式识别与机器学习技术领域,具体为一种用于k近邻分类的线性特征提取方法。本发明提出多类数据点在局部引力和局部斥力的作用下形成一个邻接图模型以及表示该图模型的鉴别邻接矩阵。从目标函数导出一个非半正定的对称矩阵,对该矩阵进行谱分析可知,将数据映射到由这个矩阵负特征值对应的特征向量张成的空间中去时,近邻分类的准确率能达到最大。本方法通过谱分析来确定适合于分类的新空间的最佳维数,而不是如已有方法那样只能在实验中不断调试得到。而且,该方法还具有非参数、非迭代、避免局部小、避免奇异矩阵等优点。

    一种存储结构及释放装置
    19.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118217549A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410473392.7

    申请日:2024-04-19

    Abstract: 本发明提供了一种存储结构及释放装置,其中存储结构包括带体,所述带体包括相对布置的第一带体和第二带体;连接件,所述连接件可拆卸的连接于所述第一带体和所述第二带体之间,所述连接件的数量为多个,所述连接件沿所述带体的长度方向间隔布置。在出厂时,粒子直接预装于存储结构的粒子放置区域内,医护人员根据取用粒子数量对部分粒子放置区域进行展开,实现对粒子的取出,避免医护人员现场装配粒子条过程中受到较大辐射量,通过释放装置对存储结构及其上的粒子进行收纳,医护人员可直接对轮组件进行操作,调整带体在暴露区内的暴露位置,进而实现对暴露区内带体上粒子的快速取用。

    一种基于生成式对抗网络的舌下脉络分割方法

    公开(公告)号:CN115035139A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202110236690.0

    申请日:2021-03-03

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于生成式对抗网络的舌下脉络分割方法,用于对舌下脉络图像进行分割得到不包含噪声点且保持脉络的自然连接性的脉络分割结果,其特征在于,包括如下步骤:对舌下脉络数据集预处理得到预处理数据集;构建包括分割生成器以及判别器的生成式对抗网络模型;其中,分割生成器对训练集分割得到多个尺度不同的初始分割掩膜,判别器对初始分割掩膜判别得到初始分割掩膜真假的概率特征向量;对对抗网络模型训练优化得到应用对抗网络模型,并将其中的分割生成器作为分割网络模型,将舌下脉络图像输入分割网络模型进行分割得到脉络分割结果。通过本发明的分割方法可以有效解决舌下脉络分割结果自然连接性被破坏、产生干扰细小像素等问题。

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