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公开(公告)号：CN113592027A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110936777.9
申请日：2021-08-16
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的医疗图像分类方法，包括步骤1：获取医疗图像并进行预处理；步骤2：基于卷积神经网络构建不同分类模型并进行训练；步骤3：基于步骤2分类模型，采用迁移学习算法，构建迁移学习模型；步骤4：采用迁移学习模型对步骤1医疗图像进行分类。本发明可以用在医疗影像分类及特征提取中，选用训练好的优质分类模型作为源模型来构建迁移学习模型，然后采用迁移学习算法对模型进行参数微调，实现图像分类。本发明不仅分类精度高，而且还可以挖掘更深层次特征，实现快速准确分类，具有良好的移植性。在实际应用中，可以应用于辅助医生快速读片、病灶识别及病情决策。
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公开(公告)号：CN113592027B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202110936777.9
申请日：2021-08-16
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的医疗图像分类方法，包括步骤1：获取医疗图像并进行预处理；步骤2：基于卷积神经网络构建不同分类模型并进行训练；步骤3：基于步骤2分类模型，采用迁移学习算法，构建迁移学习模型；步骤4：采用迁移学习模型对步骤1医疗图像进行分类。本发明可以用在医疗影像分类及特征提取中，选用训练好的优质分类模型作为源模型来构建迁移学习模型，然后采用迁移学习算法对模型进行参数微调，实现图像分类。本发明不仅分类精度高，而且还可以挖掘更深层次特征，实现快速准确分类，具有良好的移植性。在实际应用中，可以应用于辅助医生快速读片、病灶识别及病情决策。
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公开(公告)号：CN112134880A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010997077.6
申请日：2020-09-21
Applicant: 南京工程学院
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种复杂网络环境下轻量级XML的授权保护方法，包括以下执行步骤：对共享的XML文档进行规范化预处理；之后对其进行起止区间编码，然后提取出主干结构树，再分离出主干结构和叶节点内容，在服务器端存储主干结构树和包含叶节点内容的辅助信息表；根据主干结构树中的叶节点编码信息形成全局授权向量；根据用户的访问目的及隐私策略过滤隐私，为不同访问目的的用户分配不同的授权向量，然后在主干结构树和授权向量的结合下，生成对应的临时授权树；在临时授权树和辅助信息表的共同作用下，进行安全授权查询。本发明能有效解决现有授权方案无法同时考虑服务器端的存储、授权查询时间及安全查询效率问题，难以实现隐私保护安全的数据共享。
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