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公开(公告)号：CN115908439A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211518972.0
申请日：2022-11-30
Applicant: 江苏大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于错误反思学习框架的图像分割装置、方法、设备及介质，对原始输入图像进行z‑score标准化以及边缘信息提取，z‑score标准化的输出作为已训练的金字塔卷积分割网络的输入，已训练的金字塔卷积分割网络输出预测的分割掩码；将所述边缘信息和预测的分割掩码进行逐元素相加融合，再通过z‑score标准化，并输入已训练的金字塔卷积合成网络，输出合成输入图像；将合成输入图像和原始输入图像进行损失计算，迭代优化所述分割掩码。本发明解决了现有图像分割方法在测试过程中无法从优化已训练好的分割网络的角度上解决分割掩码出现错误预测的问题。
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公开(公告)号：CN106971091B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201710122492.5
申请日：2017-03-03
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于确定性粒子群优化和支持向量机的肿瘤识别方法，包括对肿瘤基因表达谱数据的预处理，在训练集上运用分类信息指数方法对信息基因进行初选，然后使用两两冗余方法去除冗余基因得到备选基因库；在训练集上进一步使用分类信息指数方法获取关键的基因子集；在训练集上使用确定性粒子群优化算法对支持向量机的参数进行优化，然后对待识别的肿瘤基因表达谱数据进行识别。本发明在充分利用支持向量机适合于小样本数据识别的特点上，运用确定性粒子群优化对支持向量机进行优化，进一步提高支持向量机的性能，从而提高肿瘤识别准确性。
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公开(公告)号：CN102457508A
公开(公告)日：2012-05-16
申请号：CN201010527901.8
申请日：2010-11-02
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种基于XML的电子病历数字签名方法，属于医疗信息化技术领域。该方法在相互通讯连接的客户端、签名认证端、以及远程数据库服务器构成的数字签名认证系统中，通过生成新建电子病历文档后发送追加签名请求；提取出追加签名请求中的信息；完成身份认证；与远程数据库建立连接；以及防篡改验证等步骤，将通过签名认证的电子病历文档存入数据库中，如存在原有电子病历文档则进行删除；实现所需电子病历的数字签名。具有签名认证端设置方便、节省存储空间、安全性高等显著优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102316129A
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：CN201010214154.2
申请日：2010-07-01
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明涉及一种嵌入式设备与远程数据库进行数据交换的方法，属于数据通信技术领域。该方法通过嵌入式设备生成访问远程数据库请求，并处理成预定格式的SQL指令包；中间件建立通信连接，根据从SQL指令包中提取的指令，发起连接数据库服务器的请求并进行所需访问操作；中间件接收数据库返回的操作结果，并将封装后的XML文档发送给嵌入式设备；嵌入式设备接收到封装好的XML数据，将其保存。本发明所提供的嵌入式系统与远程数据库进行数据交换的方法以XML为媒介，在不影响远程数据库数据信息的情况下完成数交换，使嵌入式数据库用户能够方便地与远程的数据库进行数据的交互，实现跨平台、异构系统间的无缝连接。
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公开(公告)号：CN101976309A
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN201010539690.X
申请日：2010-11-11
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种电子病历输入装置，属于医疗设施技术领域。该装置主要由微处理器，以及显示器、触摸屏、温度测量模块、脉搏测量模块、无线网卡构成；微处理器的存储端口与存储装置连接，用以进行电子病历信息的存储；显示输出和书写输入端口分别与显示器以及触摸屏连接，用以显示输出以及书写输入病历信息；信号采集端口分别与温度测量模块和脉搏测量模块连接，用于测量采集体温和脉搏信息；通讯端口与无线网卡连接，用于与远程数据库进行数据交换。本发明给医务人员提供了一个方便灵活的电子病历输入设备，可以随时进行病历、处方等信息的输入；查询自己所需要的医务信息，提高医疗效率，且具有很好的可扩展性，能够满足今后可视化诊疗的功能。
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公开(公告)号：CN114155597B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202111320586.6
申请日：2021-11-09
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种最优网络结构化的轻量化人体姿态估计方法，构建整体网络结构，整体网络结构输入数据，进行网络最优搜索，获得最优的轻量化网络结构，将测试集输入到最优的轻量化网络结构中，输出人体姿态估计的热力图；整体网络结构为高低分辨率并行网络结构，可以充分提取人体姿态特征；最优的轻量化网络结构是通过选取最优网络结构化的候选模块、制定搜索方法以及选择性能评估策略获取的，候选模块之一的CPB模块是一个采用可分离卷积和通道参数削减的模块，具有网络参数量少、计算量小的同时能够保持较高的准确率。
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公开(公告)号：CN112508884B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202011327476.8
申请日：2020-11-24
Applicant: 江苏大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种癌变区域综合检测装置及方法，属于深度学习技术领域。本发明对预处理后且带有标注的CT影像数据进行癌变区域检测网络的训练，预测得到癌变区域的边界框坐标及对应的癌变置信度得分；对预处理后且带有患癌风险等级的临床数据进行临床分析网络的训练，预测得到对应病人的患癌概率值；再将预测得出的患癌概率值加权至预测出的癌变置信度得分中，实现癌变区域的综合判定。本发明能以高精度、高性能的方式检测出癌变区域。
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公开(公告)号：CN116364227A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310340187.9
申请日：2023-03-31
Applicant: 江苏大学
IPC: G16H15/00 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于记忆能力学习的医学影像报告自动生成方法，使用预训练并且在医学数据集上微调的视觉编码器提取医学图像的网格视觉特征，通过空间信息增强模块减少网格视觉特征的空间信息损失，再送入编码器得到视觉信号，将视觉信号送入记忆解码器中的每个记忆解码层，学习影像报告中行文模式化的特性并得到隐藏状态；语言特征表示模块将诊断报告作为输入得到语言信号；最后将语言信号、视觉信号和隐藏状态送入自适应注意力模块生成报告，该模块能够在生成报告的过程中根据隐藏状态自动衡量视觉信号和语言信号对生成内容的贡献。本发明方法能显著提高了医学影像生成报告的精度。
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