公开(公告)号：CN114693928A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210303004.1

申请日：2022-03-24

申请人： 中南大学

发明人： 沈海澜 ,  熊雨晨 ,  陈再良 ,  戴培山

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V40/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/52 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种OCTA图像的血管分割方法，包括获取视网膜OCTA图像数据集并分为带标签图像和无标签图像；构建编码器和双解码器；选出若干带标签图像和无标签图像；将带标签图像输入到编码器和主解码器得到血管分割结果，计算监督部分损失并反向传播更新编码器和主解码器的参数；将无标签图像输入到编码器、主解码器或辅解码器中得到血管分割结果，计算一致性损失并反向传播更新编码器和辅解码器的参数；重复以上步骤得到最终的OCTA图像的血管分割模型；采用OCTA图像的血管分割模型对实际的OCTA图像进行血管分割。本发明还公开了包括所述OCTA图像的血管分割方法的成像方法。本发明可靠性高、实用性好且分割效果较好。

公开(公告)号：CN109410191B

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN201811215822.6

申请日：2018-10-18

申请人： 中南大学

发明人： 欧阳平波 ,  莫玉芳 ,  陈再良 ,  沈海澜 ,  李大宝

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136

摘要： 本发明公开了一种基于OCT图像的眼底血管定位方法，包括获取眼底血管的OCT图像；采用梯度阈值法对眼底血管的OCT图像进行感兴趣区域提取；采用自适应种子点区域生长算法对的感兴趣区域进行血管分割得到最终的眼底血管图像数据。本发明还公开了包括所述基于OCT图像的眼底血管定位方法的贫血筛查方法。本发明基于视网膜眼底血管OCT图像，能够有效而清晰的对OCT图像中的眼底血管进行分割；采用该基于OCT图像的眼底血管定位方法的贫血筛查方法，能够有效和准确的通过患者的眼底血管OCT图像对患者的贫血状态机进行筛分。

公开(公告)号：CN109977094B

公开(公告)日：2021-02-19

申请号：CN201910091581.7

申请日：2019-01-30

申请人： 中南大学

发明人： 邓晓衡 ,  黄戎 ,  沈海澜

IPC分类号： G06F16/20 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开一种用于结构化数据的半监督学习的方法，构建用于结构化数据的半监督对抗神经网络模型，对原始结构化数据X预处理，将原始数据X的特征划分成类别型特征子集xCT和数值型特征子集xNL；模型判别器的原始输入为{x1，xu，xg}，其中x1，xu分别是有标记和无标记样本，xg为生成器生成的样本，x1，xu包含的特征集相同，将样本的类别特征子集xCT输入Embedding layer，得到对应的稠密嵌入向量E(xCT)，再与数值型特征子集xNL组合得到具有新特征集的样本E(xCT)+xNL，应用BN技术得到归一化的包含新特征集的样本，将新样本输入判别器进行训练，生成样本xg则直接作为判别器的输入；生成器，由三层全连接网络组成并且每一层的输出都应用BN防止梯度弥散，噪声作为输出，得到拥有特征E(xCT)+xNL的生产样本xg。

公开(公告)号：CN106355506B

公开(公告)日：2020-01-14

申请号：CN201610671518.7

申请日：2016-08-15

申请人： 中南大学

发明人： 邓晓衡 ,  曹德娟 ,  潘琰 ,  桂劲松 ,  沈海澜

IPC分类号： G06F16/33

摘要： 本发明公开了一种在线社会网络中影响力最大化初始节点选取方法，根据用户的行为日志，得到用户对于他的邻居用户基于行为时间延迟的直接影响力；结合社会网络中所有异构节点的点特征和不同个体之间的边特征，构建用户节点特征向量并计算向量之间的相似度，以此作为社会网络中用户节点之间的潜在影响力的评判依据。最后求解最大边际收益节点作为影响力最大化初始关键节点。本发明综合考虑用户行为记录和社会网络复杂的异构节点的关联关系，能有效地选取影响力最大化初始关键节点，并更加真实地反映影响力传播效果。

公开(公告)号：CN108961261A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810209966.4

申请日：2018-03-14

申请人： 中南大学

发明人： 陈再良 ,  魏浩 ,  沈海澜 ,  彭鹏 ,  刘晴 ,  李大宝 ,  莫玉芳 ,  曾梓洋 ,  孙钺尧

IPC分类号： G06T7/11

CPC分类号： G06T7/11 ,  G06T2207/20016 ,  G06T2207/20116 ,  G06T2207/30041 ,  G06T2207/30101

摘要： 本发明公开了一种基于空间连续性约束的视盘区域OCT图像层次分割方法，该方法首先使用BM3D算法去除OCT图像中的散斑噪声；之后使用基于模糊C均值和主动轮廓的ROI分割方法将图像中多个高反射区相互分离；然后使用ROI区域图像对血管阴影进行定位；使用A‑scan分割算法依次对所述ROI区域进行分割，利用血管阴影区域对每幅图像的初步分割结果进行修正；最后使用空间连续性约束优化修正后的分割结果，获得ILM、IS‑OS、BM的分割边界；该方法是一种行之有效的视盘区域OCT图像的层次分割方法，分割准确度较高，并对散斑噪声、血管阴影具有一定的鲁棒性。

公开(公告)号：CN104616200A

公开(公告)日：2015-05-13

申请号：CN201510072839.0

申请日：2015-02-11

申请人： 中南大学

发明人： 邓晓衡 ,  潘琰 ,  朱从旭 ,  林立新 ,  沈海澜 ,  李登

IPC分类号： G06Q50/00

CPC分类号： G06Q50/01

摘要： 本发明提出了一种基于节点特性的在线社会网络影响力最大化初始节点选取方法。首先在网络中，基于用户活跃度、用户敏感度和用户亲密度三方面因素，对节点特性进行评价，并以此为依据对节点之间的信用值进行重新定义和分配，节点之间的信用值大小体现节点之间的影响力，如果两个相邻节点相继执行相同的行为，则认为后者被前者影响，为前者分配信用，之后我们结合网络结构和用户行为日志，计算网络中任意两节点之间的信用值大小，并通过贪心算法，递归选取边际收益最大的节点组成影响力最大化初始节点集合。本发明改进了以往仅依据节点度值评价节点影响力规则的弊端，减少了运算时间和内存消耗，能更真实有效地描述并预测影响力的传播过程。

公开(公告)号：CN104579787A

公开(公告)日：2015-04-29

申请号：CN201510027620.9

申请日：2015-01-20

申请人： 中南大学

发明人： 邓晓衡 ,  吴忧 ,  桂劲松 ,  李登 ,  沈海澜 ,  林立新

IPC分类号： H04L12/24

摘要： 本发明提出了一种考虑节点适应度的在线社会网络拓扑生成方法，属于计算机技术领域。本方法初始设定在为完全图的在线社会网络中，对于每个新加入的节点，根据基于节点适应度和点权的双重评估择优连接机制，从当前网络中选取若干节点与该新节点连接，新节点的加入会导致网络中部分节点的点权和适应度发生动态演化。节点的点权大小可以代表该节点在网络中的“地位”，而适应度则可以用来评估该节点的“吸引力”。本发明方法构建了一种新的在线社会网络演化评估条件，弱化了以往仅基于节点点权或度大小的演化规则的弊端，可以更真实地模拟并预测网络的演化过程。

公开(公告)号：CN117197166B

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311461228.6

申请日：2023-11-06

申请人： 中南大学

发明人： 沈海澜 ,  吴奇 ,  陈再良 ,  张健

IPC分类号： G06T7/12 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06T7/00 ,  G06T7/187 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80

摘要： 本发明公开了一种基于边缘和邻域信息的息肉图像分割方法，包括获取息肉图像数据信息并标注；进行息肉边缘提取和息肉邻域提取得到息肉区域边缘标签和息肉区域邻域标签；进行随机数据增强得到训练数据集；构建得到息肉图像分割初始模型并采用训练数据集训练得到息肉图像分割模型；采用息肉图像分割模型进行实际的息肉图像分割。本发明还公开了一种包括所述基于边缘和邻域信息的息肉图像分割方法的系统。本发明不仅能够实现息肉图像的分割，而且分割准确性更好，分割边缘更加清晰，可靠性更高，精确性更好，分割效果更好。(56)对比文件Zailiang Chen等.FDCT: Fusion-GuidedDual-View Consistency Training for semi-supervised tissue segmentation on MRI.《Computers in Biology and Medicine》.2023,第106908页.魏晓雍等.基于分割融合算法的WCE 过曝光图像修正研究《.通信技术》.2021,第54卷(第5期),第1095-1102页.Yeganeh Jalali等.ResBCDU-Net: A DeepLearning Framework for Lung CT ImageSegmentation《.sensors》.2021,第1-24页.

公开(公告)号：CN117274598A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311258229.0

申请日：2023-09-27

申请人： 中南大学

发明人： 陈再良 ,  朱奖 ,  沈海澜 ,  张健 ,  赵荣昌

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/22 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045

摘要： 本发明公开了一种基于磁共振数据的胎盘植入图像分割方法，包括获取盆腔磁共振图像数据；构建原始模型，作为初始的当前轮次的待训练模型；选择获取数据中的一个数据，输入到当前轮次的待训练模型中，完成训练，输出胎盘植入预测框，将得到的模型作为下一轮次的待训练模型；针对预测框进行筛选处理，用于修正边界框标签；采用修正后的标签，参与模型的下一轮次训练；重复上述步骤，直至所有数据均输入到模型中，获取最终的胎盘植入图像分割模型；基于实际的磁共振图像数据，完成胎盘植入图像分割；本发明还公开了一种包括了所述基于磁共振数据的胎盘植入图像分割方法及成像方法；本发明方法的准确率提升、鲁棒性增强、分割效果显著、可靠性提高。

公开(公告)号：CN112884788B

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202110251870.6

申请日：2021-03-08

申请人： 中南大学

发明人： 陈再良 ,  颜丽 ,  沈海澜

IPC分类号： G06T7/12 ,  G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于丰富上下文网络的视杯视盘分割方法，包括获取现有的彩色眼底图像数据并处理得到训练数据集；构建视杯视盘分割原始模型并训练得到视杯视盘分割模型；采用视杯视盘分割模型对目标彩色眼底图像进行分割得到最终的视杯视盘分割结果。本发明还公开了一种采用所述基于丰富上下文网络的视杯视盘分割方法的成像方法。本发明提出了一种基于卷积神经网络、并能够获取充足上下文信息的分割结构进行视盘视杯分割；因此本发明方法能够提高视盘视杯的分割性能，解决视杯边缘分割不够平滑的问题，而且精确度高、可靠性好且分割效果较好。