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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
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/12 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06T7/187 , G06V10/40 , G06V10/80
Abstract: 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.
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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
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0985 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 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。
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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
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN112884788A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110251870.6
申请日：2021-03-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN104537355B
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201510013897.6
申请日：2015-01-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提出了一种利用图像边界信息和区域连通性的显著对象检测方法，通过对待检测的图像进行超像素分割，利用超像素的平均Lab颜色特征向量和超像素的空间拓扑关系构建三个无向加权图，计算每个超像素到图像边界的最短路径，获取三个显著图，将三个显著图相乘得到最终的显著图，完成显著对象的检测；利用超像素的局部上下文信息对显著值进行修正，从而提高了显著对象检测的精度，进一步降低背景区域的显著性；此外，采用逻辑斯蒂回归器对根据不同连通性计算得到的修正后的显著图进行特征整合，得到最终的在显著对象区域均匀高亮的显著图。本方法能够快速的将显著对象区域高亮，并且能够降低背景中高对比度区域的误检率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103595538A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310600675.5
申请日：2013-11-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手机加速度传感器的身份认证方法，包括以下步骤：首先用户使用手机根据自己习惯书写轨迹，手机加速度传感器采集轨迹的加速度值；然后对采集的原始加速度数据进行预处理；接着对预处理后的数据进行基于小波分解的特征提取，构造特征向量；训练阶段，采集数据并进行预处理和特征提取，将特征向量组成集合并用SVM训练分类器模型；身份认证阶段，用户书写待认证的手势轨迹，采集数据并预处理和特征提取，最后将该轨迹特征向量放入SVM模型中进行认证，进而判断用户是否为合法用户。本发明针对手机端的身份认证，不需要增加其它外设，同时由于每人的手势唯一，故能有效避免手机被盗用且交互简单。
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公开(公告)号：CN102521595A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110403953.9
申请日：2011-12-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动仪实验数据和底层特征的图像感兴趣区域提取方法，一方面通过眼动仪视点跟踪实验数据提取出反映人真实语义的图像感兴趣区域，即眼动ROI，另一方面通过底层特征带权组合的形式提取出一般意义上的图像感兴趣区域，即特征ROI，通过分析特征ROI与眼动ROI的相似度找出相似度最高时的权重组合，即最佳权重。利用此权重提取出的其他同类型图片的感兴趣区域能够更加符合用户的语义需求。
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公开(公告)号：CN114691848B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210301448.1
申请日：2022-03-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N5/025
Abstract: 本发明公开了一种关系三元组联合提取方法，包括获取训练数据集并生成输入特征向量；将输入特征向量输入编码器生成上下文语义信息特征向量；解码上下文语义信息特征向量得到句子中所有可能的主体及对应的主体特征向量；将上下文语义信息特征向量和主体特征向量输入到关系注意力模块得到两个分支的注意力特征向量并相加，通过激活函数得到激活向量并进行乘法处理得到加权后的注意力特征向量；解码加权后的注意力特征向量并识别得到每个关系维度的客体；对主体与客体进行关系匹配得到最终的关系三元组。本发明还公开了包括所述关系三元组联合提取方法的自动问答系统构建方法。本发明能够全面提取关系三元组，而且可靠性高，准确性好且实施简单方便。
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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
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/26 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/52 , G06K9/62
Abstract: 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。
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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
Applicant: 中南大学
Abstract: 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。
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