公开(公告)号：CN120078349A

公开(公告)日：2025-06-03

申请号：CN202510536949.1

申请日：2025-04-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 范姗慧 ,  王志文 ,  梁舒心 ,  厉力华 ,  魏凯华

IPC: A61B1/273 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G16H50/20 ,  G16H30/40 ,  A61B1/31 ,  A61B1/05 ,  A61B8/12 ,  A61B8/00 ,  A61B5/00 ,  A61B8/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据联合的肠道组织辅助分析系统及方法，该多模态肠道组织检测系统包括多模态成像系统和肠道病变评估系统；多模态成像系统有机结合了OCE成像、OCT成像、白光成像和拉曼成像系统。其中，OCE成像反映肠道病灶组织的弹性特性，OCT成像反映肠道病灶组织的深层结构特性，白光成像反映肠道组织的黏膜表层表现，拉曼成像反映肠道病灶组织的分子机制特性。利用四种模态所反映的不同特性，通过肠道病变评估系统分别提取OCE特征向量、OCT特征向量、白光特征向量和拉曼光谱特征向量，并采用多模态特征融合分类模块进行处理，从而实现多模态信息的深度融合与分类决策。

公开(公告)号：CN117237711A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311163217.X

申请日：2023-09-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 范姗慧 ,  廖姝懿 ,  厉力华 ,  梁舒心 ,  王志文

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于对抗学习的双模态眼底图像分类方法，包括如下步骤：S1、构建数据集并将其分为训练集与测试集；S2、对数据集进行预处理；S3、构建双模态视网膜图像分类模型；S4、双模态视网膜图像分类模型的训练；S5、应用训练好的双模态视网膜图像分类模型，输出预测分类标签。该方法在实现多标签分类的同时，通过融合OCT图像的特征提高分类的准确率。

公开(公告)号：CN117237711B

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202311163217.X

申请日：2023-09-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 范姗慧 ,  廖姝懿 ,  厉力华 ,  梁舒心 ,  王志文

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于对抗学习的双模态眼底图像分类方法，包括如下步骤：S1、构建数据集并将其分为训练集与测试集；S2、对数据集进行预处理；S3、构建双模态视网膜图像分类模型；S4、双模态视网膜图像分类模型的训练；S5、应用训练好的双模态视网膜图像分类模型，输出预测分类标签。该方法在实现多标签分类的同时，通过融合OCT图像的特征提高分类的准确率。