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：CN120014691A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510408322.8

申请日：2025-04-02

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 贾均灏 ,  孙逸飞 ,  蒋硕 ,  宋妍慧 ,  施雨婷 ,  郑涵文 ,  秦飞巍

IPC: G06V40/18 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于选择性状态空间融合的眼科影像分类方法，该方法首先获取眼底医学影像数据，进行预处理，生成眼底医学影像数据集。其次构建S3FNet模型，通过小波多尺度特征提取器、归纳偏置Transformer编码器IBTE和多模型聚合模块MA的协同工作实现眼底医学影像的分类。最后使用眼底医学影像数据集对S3FNet模型进行训练和测试评估，生成最终的分类模型。本发明提显著提升了眼底医学影像特征提取的效率和精度，完成眼科疾病的分类准确性。