公开(公告)号：CN113408593A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110613678.7

申请日：2021-06-05

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林笑微酒店管理有限公司

Inventor： 蓝如师 ,  焦志勇 ,  罗笑南 ,  刘振丙 ,  汪华登 ,  潘细朋

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的ResNeSt卷积神经网络模型的糖尿病性视网膜病变图像分类方法。该方法为：首先从医院获取病变图像；对图像进行预处理，眼科医生手动标注，划分数据集；再搭建实验所需的深度学习服务器平台，然后编写python代码；在ResNeSt卷积神经网络中引入OctConv和SPConv两种轻量且高效的卷积操作，并引入Warm Restart和余弦退火的学习率调解机制；采用ILSVRC2012数据集对改进的ResNeSt网络进行预训练，将得到的模型迁移到预处理后的数据集上进行微调；载入测试集，测试训练好的ResNeSt卷积神经网络分类模型，得出分类的结果，看各分类指标是否符合要求。本发明实现了对糖尿病性视网膜病变图像分类方法，利用改进的ResNeSt模型，有较高的运行效率和分类准确度，应用价值很高。

公开(公告)号：CN113420793A

公开(公告)日：2021-09-21

申请号：CN202110622393.X

申请日：2021-06-05

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林笑微酒店管理有限公司

Inventor： 蓝如师 ,  焦志勇 ,  罗笑南 ,  刘振丙 ,  汪华登 ,  潘细朋

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明涉及了一种基于改进的卷积神经网络ResNeSt50的胃印戒细胞癌图像分类方法，包括：首先从医院获取原始数据；再进行数据预处理和数据增强；预训练ResNeSt50模型并改进其结构；将改进的模型与其他state‑of‑the‑art模型进行公平的比较；制作概率热力图，训练随机森林分类器。最后进行病理图像级别的分类，得出分类结果。本发明提出的方法不仅在切片级别的分类上取得了很好的效果，同时在病理图像级别的分类上取得了不错的结果，病变区域可视化效果也优于现有的方法。

公开(公告)号：CN112949023A

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN202110053012.0

申请日：2021-01-15

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 蓝如师 ,  谭钰 ,  罗笑南 ,  刘智轩 ,  焦志勇 ,  周靖凇

IPC: G06F30/20

Abstract: 本发明公开了一种基于弦长二分法的二次Bezier曲线插值方法，该方法首先利用二次Bezier曲线等分作图的思想，从等分作图拓展到二分作图的结论，构造出一批辅助点。其次，通过对辅助点的规律进行总结归纳，得出在二次Bezier曲线下的辅助点计算公式。最后，利用已知点及已知点所形成的弦长关系，求解构造二次Bezier曲线特征多边形的顶点，从而对已知点进行插值。实验结果表明，通过弦长的关系能够很好的保留插值点之间的形状，所构造的曲线能够更好的插值已知点；并且从三点插值拓展到多点插值，可实现曲线之间的光顺链接。