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公开(公告)号：CN119581006B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510130794.1
申请日：2025-02-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于冠状动脉闭塞定位的多分支增强诊断网络的实现方法。本发明采用多支路增强网络，包括局部特征提取模块和全局特征提取模块，局部特征提取模块应用小波注意力机制增强局部特征表示，全局特征提取模块利用实虚增强傅立叶神经算子进行频域全局特征的提取；多分支增强网络分为五个分支，其中四个分支用于针对不同冠状动脉区域的病变检测，第五个分支融合12导联信号进行全局频域特征的提取。定义的自适应误分类惩罚损失函数通过动态调整假阴性和假阳性样本的惩罚系数，有效应对类别不平衡问题。本发明显著提升了心电图信号分析的准确性和鲁棒性，为冠心病的早期诊断提供了一种高效、非侵入性检测工具。
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公开(公告)号：CN112052877B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010782565.5
申请日：2020-08-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V30/24 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于级联增强网络的图片细粒度分类方法。主要包括构建级联了SEME‑ResNet50和SEME‑DenseNet169的Cascade‑SEMEnet网络结构、用自适应的直方图均衡化方法对原始数据进行预处理、在网络中添加MoEx、SE、和GAP模块来增强图像特征、改变网络对各通道的满意度以及使网络获得更大的感受野。然后利用了区域学习的训练方法，来减轻非目标特征对网络训练造成的影响。评估结果证明该方法也能够有效的修正非目标特征对网络造成的影响。最后使用Grad‑CAM可视化了网络的判断依据，定位出可能的目标特征区域，来验证网络有效性的。本发明能够避免神经网络在训练过程中学习错误的信息，加强神经网络分类的有效性。
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公开(公告)号：CN115512108A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211128245.3
申请日：2022-09-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不确定性的半监督OCT图像视网膜分割方法。对于有标签数据，通过第一网络得到的特征图，经过提取得到注意力图，对输入图片进行注意力增强，然后再次送入第一网络和第二网络中进行训练；对于无标签数据，为了减小伪标签的错误，采用第一网络和第二网络的交叉监督，并辅以不确定性指导；通过第一网络得到多尺度的特征与不确定性图，一同送入不确定性修复模块，得到修复后的伪标签再去监督第一网络的输出，计算加权不确定性修复损失；每轮迭代之后在测试集上测试结果，当前Dice系数高于上一轮迭代的结果时，保存模型参数。本发明很好的提高模型的泛化性、解决伪标签误导的问题，并且提高伪标签的边界分割精度。
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公开(公告)号：CN113298065A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110520891.3
申请日：2021-05-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督学习的眼部黑色素肿瘤识别方法。包括：医疗影像数据划分，将数据划分为标注数据和未标注数据两类；将所有未标注数据输入到自监督算法网络中，通过多次迭代不断训练网络参数；提取训练得到残差网络，在该网络的基础上叠加一个特征提取网络，形成复合网络结构，通过训练，得到可用于块级眼部黑色素肿瘤识别的复合网络模型；生成每张标注数据对应的热力图,并由此整合成图像级热力图；最后，提取每张热力图的特征，将特征数据输入到随机森林中进行训练，得到可用于图像级眼部黑色素肿瘤识别的随机森林模型。本发明通过设计肿瘤特征和区域判别的网络特征映射层，使得眼部黑色素肿瘤的识别准确率有了进一步的提升。
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公开(公告)号：CN119650012A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411672181.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于属性匹配的医学图像评估指标选择方法，通过对评估指标内在属性的深入分析，并结合当前任务、算法和数据集的属性，提供了一种更加合理的评估指标选择方式。与传统的任务指向型选择方法不同，后者仅仅依据任务目标来决定适用的评估指标，而本发明则关注于三者属性之间的相互关系，从而优化指标的匹配过程。这一创新性的方法旨在提升医学图像评估的适用性，使得评估结果在临床实践中更为可靠和可信。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114972365A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210691853.9
申请日：2022-06-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合先验掩膜的OCT图像脉络膜分割模型构建方法及应用，本发明包括数据预处理，通过裁剪，调整比例，再裁剪，统一数据尺寸；再通过标注分别生成脉络膜的两个阶段掩膜；为了解决图像背景复杂的问题，设计了级联结构的多阶段分割网络，第一阶段先分割BM层以下部分，去除上方背景干扰，第二阶段在精细分割脉络膜；为了解决脉络膜纹理不均且下方边界模糊的问题，设计了多尺度上下文聚合模块；最后为了优化级联网络的训练过程，设计了自适应的跨阶段特征融合模块。本发明充分利用了光学相干断层扫描图像本身信息，并且能够有效捕捉图像的多尺度信息以及上下文信息，提升了光学相干断层扫描图像脉络膜分割效果。
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公开(公告)号：CN118736197A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410834098.4
申请日：2024-06-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0895 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于标签融合的半监督开集目标检测方法，该方法首先将带标记数据图像中的前景部分和对应的标注截取，构建前景信息库并动态增强，与无标记数据进行融合，得到合成数据。其次将带标签数据同时送入两个教师网络中进行训练，分别是原始的教师网络和检测器。然后使用两个教师网络对无标记数据以及新生成的合成数据进行预测，进行预测标签融合，得到最终的伪标签。最后将带标签数据、带伪标签的无标记数据以及合成数据送入半监督框架，输出目标检测结果，并进行训练。本发明是处理开集问题以及基于构建前景信息库缓解类别不均衡问题的半监督目标检测，缓解常见的类别不均衡问题。
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公开(公告)号：CN116883367A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310875426.0
申请日：2023-07-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于特征交叉变压器的裂隙灯图像质量评估方法。包括：对采集的裂隙灯图像进行病灶质量、整体清晰度、亮度、疾病种类四个维度的标注，并采集两批数据。然后通过数据增强算法添加人工失真，模拟真实失真的场景从而扩增数据集的样本量。接着将所有的样本缩放到同等的分辨率，并划分数据集。再使用残差网络和增强后的数据集进行训练得到预训练模型。将预训练模型作为初始模型权重，再将第二批数据作为训练样本输入到融合多尺度特征提取和特征交叉变压器的质量评估网络进行训练。本发明很好得解决小样本造成的数据量少、特征多的问题，使得计算机对眼部裂隙灯图像数据的图像质量评估结果的准确性得到了较大的提升。
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公开(公告)号：CN109741823A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811406639.4
申请日：2018-11-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的气胸X胸片辅助诊断方法，本发明先将图像格式转换，接着训练了两个小网络来完成数据集清洗任务，通过随机直方图均衡对X光胸片的数据集进行实时扩增；对扩增后的数据集进行上采样，然后用上采样后的数据进行训练；最后对采用上述方法训练好的网络进行可视化，并对可视化结果进行分析；本发明将深度学习与X光胸片识别相结合，提高气胸诊断的准确率，降低医生的工作量。
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公开(公告)号：CN119581006A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510130794.1
申请日：2025-02-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于冠状动脉闭塞定位的多分支增强诊断网络的实现方法。本发明采用多支路增强网络，包括局部特征提取模块和全局特征提取模块，局部特征提取模块应用小波注意力机制增强局部特征表示，全局特征提取模块利用实虚增强傅立叶神经算子进行频域全局特征的提取；多分支增强网络分为五个分支，其中四个分支用于针对不同冠状动脉区域的病变检测，第五个分支融合12导联信号进行全局频域特征的提取。定义的自适应误分类惩罚损失函数通过动态调整假阴性和假阳性样本的惩罚系数，有效应对类别不平衡问题。本发明显著提升了心电图信号分析的准确性和鲁棒性，为冠心病的早期诊断提供了一种高效、非侵入性检测工具。
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