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公开(公告)号：CN112151175B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202011012722.0
申请日：2020-09-23
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明公开了一种基于影像学数据的计算机辅助多人决策方法、系统及设备，方法包括以下步骤：提取和构建病变组织影像预测所需的特征数据集，基于所述增广后的反映组织形态的影像学特征数据集，使用点估计网络分别进行最大值、最小值、中位值和平均值的点预测，得到病变良恶性点分布，基于反映病变良恶性点分布，使用综合预测网络进行良恶性统计分布指标预测，得到反映病变的影像学统计分布指标，良恶性范围、平均值和中位值；将所得良恶性范围、平均值和中位值映射至反映病变良恶性范围内；预测具有医学临床价值的统计分布指标，包括良恶性指标范围、平均值和中位值，本方法可深度学习多个专家标注/决策特征，提高病变良恶性预测准确率。
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公开(公告)号：CN112151175A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011012722.0
申请日：2020-09-23
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
Abstract: 本发明公开了一种基于影像学数据的计算机辅助多人决策方法、系统及设备，方法包括以下步骤：提取和构建病变组织影像预测所需的特征数据集，基于所述增广后的反映组织形态的影像学特征数据集，使用点估计网络分别进行最大值、最小值、中位值和平均值的点预测，得到病变良恶性点分布，基于反映病变良恶性点分布，使用综合预测网络进行良恶性统计分布指标预测，得到反映病变的影像学统计分布指标，良恶性范围、平均值和中位值；将所得良恶性范围、平均值和中位值映射至反映病变良恶性范围内；预测具有医学临床价值的统计分布指标，包括良恶性指标范围、平均值和中位值，本方法可深度学习多个专家标注/决策特征，提高病变良恶性预测准确率。
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公开(公告)号：CN115190332B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202210801636.0
申请日：2022-07-08
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
IPC: H04N21/234 , H04N21/44 , H04N21/488 , H04N5/278 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于全局视频特征的密集视频字幕生成方法，本发明通过自适应聚类的方法在只输入整段视频的情况下编码其全局特征，进而以端到端的方式指导事件定位和字幕生成，略去了先前模型利用先验阈值进行事件提案划分的步骤，从而在保证字幕生成准确性的条件下大大降低了计算复杂度。本发明在处理长序列特征时能够自适应地将相近的特征查询聚类进而降低冗余，节省内存。同时，作为传统Transformer中完整自注意力机制的快速近似，该方法在编码准确性方面也表现优异。
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公开(公告)号：CN115190332A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210801636.0
申请日：2022-07-08
Applicant: 西安交通大学医学院第二附属医院
IPC: H04N21/234 , H04N21/44 , H04N21/488 , H04N5/278 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于全局视频特征的密集视频字幕生成方法，本发明通过自适应聚类的方法在只输入整段视频的情况下编码其全局特征，进而以端到端的方式指导事件定位和字幕生成，略去了先前模型利用先验阈值进行事件提案划分的步骤，从而在保证字幕生成准确性的条件下大大降低了计算复杂度。本发明在处理长序列特征时能够自适应地将相近的特征查询聚类进而降低冗余，节省内存。同时，作为传统Transformer中完整自注意力机制的快速近似，该方法在编码准确性方面也表现优异。
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