公开(公告)号：CN119295496A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411845898.2

申请日：2024-12-16

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴军 ,  冯浩然 ,  寇菲丹 ,  张政伟 ,  孙会君 ,  李小虎 ,  屈磊

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了基于曼巴网络改进域自适应框架的跨模态医学图像分割方法及系统，涉及图像处理领域，其中方法包括：S1.对预先获取的跨模态医学图像数据集进行预处理，并构成源域数据集和目标域数据集；S2.搭建使用曼巴网络改进的域自适应框架，改进域自适应框架包括：生成网络和分割网络；生成网络包括生成器和第一鉴别器，用于基于带标签的源域数据集生成翻译图像；分割网络包含分割器和第二鉴别器；S3.端到端地训练改进域自适应框架，得到分割网络；S4.使用分割网络预测目标域数据集的图像分割结果。本发明能够更好地适配源域和目标域，实现域自适应，并提高在无标签目标域图像上的测试精度。

公开(公告)号：CN119295496B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411845898.2

申请日：2024-12-16

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴军 ,  冯浩然 ,  寇菲丹 ,  张政伟 ,  孙会君 ,  李小虎 ,  屈磊

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了基于曼巴网络改进域自适应框架的跨模态医学图像分割方法及系统，涉及图像处理领域，其中方法包括：S1.对预先获取的跨模态医学图像数据集进行预处理，并构成源域数据集和目标域数据集；S2.搭建使用曼巴网络改进的域自适应框架，改进域自适应框架包括：生成网络和分割网络；生成网络包括生成器和第一鉴别器，用于基于带标签的源域数据集生成翻译图像；分割网络包含分割器和第二鉴别器；S3.端到端地训练改进域自适应框架，得到分割网络；S4.使用分割网络预测目标域数据集的图像分割结果。本发明能够更好地适配源域和目标域，实现域自适应，并提高在无标签目标域图像上的测试精度。

公开(公告)号：CN118537629A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410567443.2

申请日：2024-05-08

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴军 ,  田浩 ,  章权兵 ,  冯浩然 ,  李园园 ,  杨利霞 ,  杨广玉 ,  屈磊

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于改进分类网络的神经元分类方法、装置、介质及产品，涉及图像数据处理技术领域，利用改进的神经元点云分类网络能够解决传统方法中人工设计特征偏差的问题。并且，在改进的神经元点云分类网络中，傅里叶注意力模块能够改善基于坐标的点云网络对于高频信息学习的缺失，通道注意力模块减少了点云网络最大池化带来的信息损失，多尺度融合模块能够更好的融合细粒度与高语义信息，所以通过在基本点云网络的基础上增加双重注意力模块与多尺度融合模块，提高分类网络对于复杂神经元特征学习的能力，从而提高神经元分类的准确性。

公开(公告)号：CN118982566A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411064282.1

申请日：2024-08-05

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴军 ,  章勇 ,  冯浩然 ,  韦壮 ,  韩婷婷 ,  李园园 ,  屈磊

IPC: G06T7/33 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于多窗口门控多层感知机和上下文残差增强的大形变医学图像配准方法，包括：获取三维医学图像数据集，划分为浮动图像和固定图像；得到四层分辨率各异的浮动特征图和四层分辨率各异的固定特征图；得到融合特征图；输出增强后的特征图；得到目标总残差形变场；通过目标总残差形变场对待配准图像进行扭曲，得到最终配准结果。本发明通过多窗口门控多层感知机来捕获不同感受野的子形变场，使网络能够更精细地捕捉尺度信息和空间细节，计算效率更高，适用于实时应用；通过对速度场进行缩放和平方操作确保形变的光滑性和连续性，避免了仅通过相加补充形变场可能带来的不连续性和一致性问题，适用于处理复杂的大形变医学图像配准任务。