公开(公告)号：CN119478498A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411463188.3

申请日：2024-10-18

Applicant: 南京大学

Inventor： 宫少恒 ,  陈颖 ,  肖静璇

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G16H30/40

Abstract: 一种基于引入r‑IBS的神经网络的利用肝部CT图片自动判断肝是属于三种常见疾病分别为肝细胞癌(HCC)、肝内胆管细胞癌(ICC)和脂肪肝(FAT)哪一种的方法，包括步骤：首先构建基于r‑IBS的训练分类器，使用分类器来判断每张肝部CT上属于哪种疾病，采集肝的CT图片并用snake模型进行图像处理，输入已训练好的分类神经网络模型中，将神经网络的输出上述疾病的分类结果。

公开(公告)号：CN117237329A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311345111.1

申请日：2023-10-17

Applicant: 南京大学

Inventor： 肖静璇 ,  陈颖 ,  张逸凡

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的利用牙CBCT图片自动判断牙是属于牙根纵裂还是非牙根纵裂的方法。该方法使用卷积神经网络提取图片特征，构建记忆网络模块，模拟人类记忆存储和更新机制构造，使用类别记忆帮助网络训练，并提高分类准确性。本发明通过特征提取模块、类别记忆模块和损失函数相结合的网络结构，解决了CBCT数据集相较于常规图像数据集而言数据量小，噪声大，难以提取特征的问题，同时，充分利用有经验医生对牙根纵裂的更准确判断来学习并凝结记忆，帮助自动诊断牙根纵裂，大大减少医护人员的工作量，同时提高了牙根纵裂预测的准确性，为患者做到早发现早治疗的，减少因发现过晚导致的对牙齿更大的损伤。