公开(公告)号：CN106803247B

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN201611145150.7

申请日：2016-12-13

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 盛斌 ,  戴领 ,  倪纯 ,  瞿蒙 ,  郑凌寒 ,  陈慕凡

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于多级筛选卷积神经网络的微血管瘤自动检测方法，包括：将待检测图像进行随机蕨分割，根据分割结果得到待检测图像的辅助通道图像；将辅助通道图像与待检测图像作为输入，进入多级筛选卷积神经网络训练模型进行检测，得到待检测图像的微血管瘤检测结果；训练模型的建立过程具体为：将现有的微血管瘤诊断报告作为样本，对微血管瘤诊断报告中的病变图像进行随机蕨分割，根据分割结果建立辅助通道图像；将得到的辅助通道图像与医生对像素的病变标记图像进行比对，根据比对结果将样本分类并进行多级筛选卷积神经网络训练，得到多级筛选卷积神经网络训练模型。与现有技术相比，本发明具有检测精度高、计算量小以及普适性高等优点。

公开(公告)号：CN104835108B

公开(公告)日：2019-11-08

申请号：CN201510246381.6

申请日：2015-05-14

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 戴领 ,  付豪 ,  方晓鑫 ,  夏立 ,  盛斌

IPC: G06T1/00 ,  G06T9/00

Abstract: 一种产生可视化二维码的方法，通过将半色调图像的生成与二维码周围点的改变相融合，在已知二维码的基础上生成半色调图像，这样使得二维码像素成为图像本身的组成部分，而非噪点，极大改善了生成图片的质量。

公开(公告)号：CN104835108A

公开(公告)日：2015-08-12

申请号：CN201510246381.6

申请日：2015-05-14

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 戴领 ,  付豪 ,  方晓鑫 ,  夏立 ,  盛斌

IPC: G06T1/00 ,  G06T9/00

Abstract: 一种产生可视化二维码的方法，通过将半色调图像的生成与二维码周围点的改变相融合，在已知二维码的基础上生成半色调图像，这样使得二维码像素成为图像本身的组成部分，而非噪点，极大改善了生成图片的质量。

公开(公告)号：CN117637144B

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202311597484.8

申请日：2023-11-27

Applicant: 清华大学 ,  上海交通大学

Inventor： 黄天荫 ,  盛斌 ,  贾伟平 ,  李华婷 ,  戴领 ,  刘茹涵

IPC: G16H50/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06T7/00

Abstract: 本申请涉及一种状态预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待检测数据；待检测数据包括眼底图像和协变量数据；协变量数据为辅助判别目标病变的变量数据；基于预设特征提取模型分别对眼底图像和协变量数据进行特征提取，得到图像特征向量、图像特征向量对应的第一权重、协变量特征向量和协变量特征向量对应第二权重；基于第一权重、第二权重和预设的混合模型，对图像特征向量和协变量特征向量进行处理，得到目标状态预测结果；混合模型基于在待检测数据存在删失数据和不存在删失数据的情况下，分别满足最大似然函数条件的图像特征向量和协变量特征向量构建得到的。采用本方法能够提高目标状态预测结果的预测准确率。

公开(公告)号：CN106803247A

公开(公告)日：2017-06-06

申请号：CN201611145150.7

申请日：2016-12-13

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 盛斌 ,  戴领 ,  倪纯 ,  瞿蒙 ,  郑凌寒 ,  陈慕凡

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于多级筛选卷积神经网络的微血管瘤自动检测方法，包括：将待检测图像进行随机蕨分割，根据分割结果得到待检测图像的辅助通道图像；将辅助通道图像与待检测图像作为输入，进入多级筛选卷积神经网络训练模型进行检测，得到待检测图像的微血管瘤检测结果；训练模型的建立过程具体为：将现有的微血管瘤诊断报告作为样本，对微血管瘤诊断报告中的病变图像进行随机蕨分割，根据分割结果建立辅助通道图像；将得到的辅助通道图像与医生对像素的病变标记图像进行比对，根据比对结果将样本分类并进行多级筛选卷积神经网络训练，得到多级筛选卷积神经网络训练模型。与现有技术相比，本发明具有检测精度高、计算量小以及普适性高等优点。

公开(公告)号：CN118380143A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202311858273.5

申请日：2023-12-29

Applicant: 上海市第六人民医院 ,  上海交通大学

Inventor： 贾伟平 ,  盛斌 ,  李华婷 ,  戴领 ,  管洲榆 ,  刘丹 ,  戴超

IPC: G16H50/30 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/27

Abstract: 本申请涉及一种状态预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待处理数据以及预先构建的生存分析回归模型；生存分析回归模型通过分类损失和回归损失共同训练得到，分类损失和回归损失基于测试样本的相对时间变量和初始结果进行拟合得到；基于生存分析回归模型对待处理数据进行预测处理，得到目标状态时间；目标状态时间用于表征在未发病的情况下未来发病时间。采用本方法能够提高目标状态时间的准确率。

公开(公告)号：CN117637144A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311597484.8

申请日：2023-11-27

Applicant: 清华大学 ,  上海交通大学

Inventor： 黄天荫 ,  盛斌 ,  贾伟平 ,  李华婷 ,  戴领 ,  刘茹涵

IPC: G16H50/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06T7/00

Abstract: 本申请涉及一种状态预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待检测数据；待检测数据包括眼底图像和协变量数据；协变量数据为辅助判别目标病变的变量数据；基于预设特征提取模型分别对眼底图像和协变量数据进行特征提取，得到图像特征向量、图像特征向量对应的第一权重、协变量特征向量和协变量特征向量对应第二权重；基于第一权重、第二权重和预设的混合模型，对图像特征向量和协变量特征向量进行处理，得到目标状态预测结果；混合模型基于在待检测数据存在删失数据和不存在删失数据的情况下，分别满足最大似然函数条件的图像特征向量和协变量特征向量构建得到的。采用本方法能够提高目标状态预测结果的预测准确率。

公开(公告)号：CN109390053B

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN201810340025.4

申请日：2018-04-16

Applicant: 上海市第六人民医院 ,  上海交通大学

Inventor： 贾伟平 ,  盛斌 ,  李华婷 ,  戴领

IPC: G16H50/20 ,  G16H30/20 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请涉及一种眼底图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：接收采集的眼底图像；通过第一神经网络识别眼底图像，生成眼底图像的第一特征集；通过第二神经网路识别眼底图像，生成眼底图像的第二特征集，其中，第一特征集和第二特征集表征眼底图像不同的病变属性；组合第一特征集和第二特征集，得到眼底图像的组合特征集；将组合特征集输入至分类器中，得到分类结果。采用本方法能够提高对眼底图像进行分类的精确度。

公开(公告)号：CN109390053A

公开(公告)日：2019-02-26

申请号：CN201810340025.4

申请日：2018-04-16

Applicant: 上海市第六人民医院 ,  上海交通大学

Inventor： 贾伟平 ,  盛斌 ,  李华婷 ,  戴领

IPC: G16H50/20 ,  G16H30/20 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请涉及一种眼底图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：接收采集的眼底图像；通过第一神经网络识别眼底图像，生成眼底图像的第一特征集；通过第二神经网路识别眼底图像，生成眼底图像的第二特征集，其中，第一特征集和第二特征集表征眼底图像不同的病变属性；组合第一特征集和第二特征集，得到眼底图像的组合特征集；将组合特征集输入至分类器中，得到分类结果。采用本方法能够提高对眼底图像进行分类的精确度。