一种宫颈癌前病理组织学分割优化方法

    公开(公告)号:CN112991360A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110226699.3

    申请日:2021-03-01

    Inventor: 赵志诚 苏菲 孟竹

    Abstract: 本发明提供了一种宫颈癌前病理组织学分割优化方法。所述方法包括:选择宫颈分布一致性损失函数的优化权重函数类型;选择宫颈分布一致性损失函数的优化权重函数参数;确定宫颈分布一致性损失函数表达形式;计算宫颈分布一致性损失函数的值并优化模型;迭代优化预测模型的性能;通过更新后的预测模型预测病变位置和类别。本发明的方案适用于大多数从其他领域迁移的图像分割神经网络结构,可应对各种实际采集到的复杂宫颈活检组织样本,明显提升现有的图像分割方法在宫颈癌前组织图像分割任务上的性能,大幅度节约人工成本。

    一种基于多模态数据认证的自动驾驶可信监督方法及系统

    公开(公告)号:CN118397609A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410572792.3

    申请日:2024-05-09

    Abstract: 本发明提供了一种基于多模态数据认证的自动驾驶可信监督方法及系统。所述方法及系统包括:构建自适应聚类异常行为检测模型M,涵盖异常动作数据集采集与标注,深度学习模型构建与训练;车端使用预训练模型M计算各帧xi异常状态分类评分f(xi),根据策略T提取异常帧组Xe;使用基于帧间、帧内预测的组合算法G压缩Xe为比特流Be;使用平台公钥加密Be后上链;监管端与客户端索引解密数据;完整可信监督的事故定责。在本发明中,区块链的可溯源防篡改保证了数据的真实性;与传统监控上链方案相比,本方案大幅节省了账本存储空间,提高了区块链吞吐效率。

    基于多点标注的病理图像弱监督细胞核分割方法

    公开(公告)号:CN119942538A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510013231.4

    申请日:2025-01-06

    Abstract: 本发明提供了基于多点标注的病理图像弱监督细胞核分割方法。所述方法包括:准备待标注病理图像数据集;邀请专家标注所有细胞核的中心点、细胞核边界上距离中心点距离的最近点和最远点;根据专家的标注和病理图像细胞核的形状和颜色等先验知识自动生成不同类型的标签(包括但不限于置信度高但不完全标注的标签、完全标注但包含噪声的标签、超像素标签);利用局部一致性和全局一致性的策略训练模型;对待诊断的图像进行预测及后处理获得细胞核分割的结果。该发明适用于多种器官下的多种形态的细胞核分割任务,在细胞核分割领域具有便捷高效、精度高、适用范围广等优点。

    一种基于特征距离分布差异损失的心电信号个体体征识别方法

    公开(公告)号:CN117312921A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311323384.6

    申请日:2023-10-12

    Abstract: 本发明提供了一种基于特征距离分布差异损失的心电信号个体体征识别方法。所述方法包括:待训练心电信号片段的数值归一化处理;将心电信号片段与所属用户编号进行关联;在处理完成的心电信号片段中随机选出一组心电信号并记录编号,同时第二组心电信号需要选取与第一组对应位置所属用户相同且不为同一条的信号;利用同一骨干网络对两组信号进行特征提取;计算两组特征间的基于特征距离的分布差异损失,并利用损失不断地优化骨干网络参数;应用时利用训练好的骨干网络分别提取待测心电样本与用户模板样本库中的特征;计算待测心电样本特征与每条用户模板样本特征的特征距离表示;根据计算所得的特征距离预测出待测心电样本所属的用户。

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