公开(公告)号：CN114821097A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210365307.6

申请日：2022-04-07

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 龚勋 ,  樊琳

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/771 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及多尺度特征图像分类技术领域，涉及一种基于迁移学习的多尺度特征图像分类方法，包括以下步骤：S1、构建数据集；包括源域和目标域；S2、使用多尺度特征提取网络在源域上训练模型对特征进行提取；S3、将提取的特征送入分类网络进行分类训练；S4、进行迁移学习下的相同任务不同域的数据集分类训练。本发明在一个模型训练任务中针对某种类型数据获得的关系可以轻松地应用于同一领域的不同问题。

公开(公告)号：CN114821097B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202210365307.6

申请日：2022-04-07

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 龚勋 ,  樊琳

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/771 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06F3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及多尺度特征图像分类技术领域，涉及一种基于迁移学习的多尺度特征图像分类方法，包括以下步骤：S1、构建数据集；包括源域和目标域；S2、使用多尺度特征提取网络在源域上训练模型对特征进行提取；S3、将提取的特征送入分类网络进行分类训练；S4、进行迁移学习下的相同任务不同域的数据集分类训练。本发明在一个模型训练任务中针对某种类型数据获得的关系可以轻松地应用于同一领域的不同问题。

公开(公告)号：CN119380069A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411293722.0

申请日：2024-09-14

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 龚勋 ,  郑岑洋 ,  樊琳

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的胃肠道肿瘤图像多属性分类方法、设备及介质，包括如下：构建多模态胃肠道肿瘤数据集；对数据集进行分层操作；构建图像特征提取网络，使用图像特征提取网络分别提取数据集中EUS图像与WLE图像特征；构建多属性分类网络，利用图像特征对肿瘤属性进行多属性分类训练，训练完成后，利用该网络对待测肿瘤图像进行预测，得到网络预测补全后的肿瘤属性；病灶属性引导下的跨模态注意力融合及肿瘤性质分类，最终输出待测肿瘤图像的肿瘤性质分类。本发明通过跨模态注意力融合操作，让模型学习EUS模态与WLE模态中互补的内容，通过对肿瘤缺失的属性进行补充，并利用补充后的属性数据对患者肿瘤的性质进行分类，用于辅助诊断结果。

公开(公告)号：CN119399666A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411293724.X

申请日：2024-09-14

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 龚勋 ,  谭旭莉 ,  樊琳

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及视频关键帧提取技术领域，具体公开了一种结肠镜视频关键帧提取方法、装置、设备及存储介质，包括：结肠镜视频帧序列伪影区域检测；采用ResNet50模型检测息肉帧，将包含息肉的结肠镜视频帧送入由两个共享权重的VGG16子网络组成的相似度分析网络，计算视频帧之间的相似性得分，根据相似性得分进行分组；将结肠镜视频帧序列输入到iAFF‑HSFYOLO网络进行息肉定位；根据伪影区域面积比、息肉区域面积比、息肉靠近中心的距离和置信度分数引入一个综合评价机制，从每组相似的视频帧中选出关键帧，完成关键帧提取。本发明结合息肉检测模型、ResNet架构、相似度分析网络、注意力机制，能够显著减少医生的检查负担，提高检测的准确性和效率。