公开(公告)号：CN118429359A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202310355176.8

申请日：2023-04-06

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 陈一飞 ,  邹槟峰 ,  黄一凡 ,  戴学舟 ,  柯怡帆

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于RTUNet网络的骨肉瘤识别方法，属于计算机视觉深度学习和医学图像处理领域，具体包括:步骤a、构建用于识别骨肉瘤的RTUNet神经网络模型；步骤b、建立骨肉瘤数据集，分为训练集和测试集；步骤c、使用训练集对RTUNet神经网络模型进行训练，对网络模型参数调优；步骤d、使用测试集测试评估得到的网络模型，最终实现自动、智能的骨肉瘤肿瘤识别分割功能。本发明所使用的网络模型RTUNet网络结合了残差网络ResNet、Transformer、U‑Net跳跃连接结构，能够实现自动、智能的骨肉瘤肿瘤识别分割功能，使网络模型具有更高的识别分割准确度。

公开(公告)号：CN119477941A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411573718.X

申请日：2024-11-06

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 蒋硕 ,  刘畅 ,  陈伟鸿 ,  王远瀚 ,  朱晟豪 ,  陈一飞 ,  陈序 ,  柯怡帆 ,  秦飞巍 ,  王昌淼

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于XLSTM‑HVED神经网络的脑部神经胶质瘤缺失模态分割方法，包括如下步骤：步骤1、获取神经胶质瘤数据集，并将数据集划分为训练集和测试集；步骤2、构建用于神经胶质瘤分割的XLSTM‑HVED神经网络模型，所述XLSTM‑HVED神经网络模型包括SAVE编码器、Vision XLSTM注意力模块、分割解码器、重建解码器和DuSFE模块；步骤3、使用训练集对XLSTM‑HVED神经网络模型进行训练，结合神经胶质瘤图像特点,对XLSTM‑HVED神经网络模型参数调优；步骤4、使用测试集测试评估得到的XLSTM‑HVED网络模型，最终实现脑部神经胶质瘤缺失模态分割。

公开(公告)号：CN116797605A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310380776.X

申请日：2023-04-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 邹槟峰 ,  陈一飞 ,  柯怡帆 ,  吴越 ,  秦飞巍

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于SCUnet++神经网络的肺栓塞CT图像识别分割方法，包括如下步骤：S1、构建用于识别分割肺栓塞CT图像的SCUnet++神经网络模型；S2、建立肺栓塞CT图像数据集，并划分为训练集和测试集；S3、使用训练集对SCUnet++神经网络模型进行训练，结合肺栓塞CT图像特点，对SCUnet++神经网络模型参数调优，得到最终分割网络模型；S4、使用测试集测试评估得到的最终分割网络模型，通过最终分割网络模型实现自动、智能的肺栓塞CT图像识别分割功能。该方法能够实现自动、智能的肺栓塞CT图像识别分割功能，具有较高的分割准确率和效率。