公开(公告)号：CN118887403A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411009379.2

申请日：2024-07-26

Applicant: 杭州电子科技大学 ,  浙江德菲洛智能机械制造有限公司 ,  杭州利珀科技有限公司

Inventor： 陈丰农 ,  房椿浩 ,  黄建勋 ,  王旭龙琦 ,  金秉文

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06V10/32 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换生成伪模态的跨通道语义分割方法，该方法首先获取分割图像数据和相应的标签，并进行预处理。其次对预处理后的图像数据进行小波变换得到子代图像作为伪模态数据。然后将预处理后的图像数据和生成的伪模态数据，形成新的数据集，并划分为训练集和测试集。最后改进交叉注意力UNet模型构建跨通道语义分割模型，将训练集数据输入跨通道语义分割模型进行训练，输出语义分割结果。本发明对于分割对象的定位会更加准确，分割的边缘会更加精确。

公开(公告)号：CN118196537A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410432599.X

申请日：2024-04-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 林昕 ,  陈丰农 ,  刘元振 ,  房椿浩 ,  郑雨睿

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的乳腺影像组学分类方法及系统，该方法首先获取乳腺钼靶数据集和乳腺超声数据集，对病灶区域进行标注分类，并进行数据预处理。其次获取组织活检影像数据集，对其图像做水平、垂直翻转的数据增广。然后基于YOLOv5模型构建乳腺影像组学分类模型，并利用乳腺钼靶数据集、乳腺超声数据集、组织活检影像数据集进行乳腺影像组学分类模型训练。最后分别采用预处理后的乳腺钼靶数据集和乳腺超声数据集，通过训练后的乳腺影像组学分类模型对进行预测，输出分类结果。本发明可对同一患者的不同检查影像数据组合，应用乳腺影像组学对其进行综合计算，操作方便、准确可靠、高效、通用性强。